蛋白质模型构建

利用PEP-FOLD3 网站构建蛋白质结构

根据Aromatic Amino Acid-Dependent Surface Assembly of Amphiphilic Peptides for One-Step Graphite Exfoliation and Graphene Functionalization 文献里提到的利用PEP-FOLD3网站搭建指定氨基酸序列的蛋白构象,我进行了相关的学习,现在把自己的使用方法写下来:

1. 进入网站:https://mobyle.rpbs.univ-paris-diderot.fr/cgi-bin/portal.py#forms::PEP-FOLD3

2. 输入FASTA格式的氨基酸序列,以文献的序列为例:

C6W1
RLLRLLLRLWRRLLRLLR

第一行相当于说明行,写你关于这个蛋白的介绍,或者名字都可以,但是必须要以 > 开头
第二行写氨基酸序列的信息,这里我以文献的C6W1序列为例,它由18个氨基酸组成,我依次按顺序写下

3. 点击run ,耐心等待即可(其它的选项默认即可)

4. 结果会出现很多个PDB文件,我认为是每一步的结果,复制最后一个PDB的信息即可得到构象!1图2图所示

5. NGL可对当前PDB生成构象,可以对构象进行不同选项的展示,如3图所示;PV也是一种展示构象的选项,如4图所示

1图
1图
2图
2图
3图
3图
4图
4图

### ESM蛋白质语言模型在生物信息学中的实现与使用 #### 实现细节 ESM(Evolutionary Scale Modeling)蛋白质语言模型通过处理大量未标注的蛋白质序列数据来学习生物学结构和功能。该模型利用无监督学习技术,在超过2.5亿条蛋白质序列上进行了训练,从而能够捕捉到复杂的模式并预测未知的功能特性[^1]。 对于具体的实现方面,ESM-1b是一个基于Transformer架构构建的大规模预训练模型实例。它采用了自回归的方式来进行氨基酸残基级别的建模,并引入了多尺度注意力机制以更好地理解不同长度范围内的相互作用关系。此外,为了提高效率和支持更广泛的下游任务需求,还开发了一系列轻量化版本供研究人员选择适用。 ```python from esm import pretrained import torch # 加载预训练好的esm1b_t33_650M_UR50S模型 model, alphabet = pretrained.load_model_and_alphabet('esm1b_t33_650M_UR50S') batch_converter = alphabet.get_batch_converter() # 准备输入数据 data = [("protein1", "MKQHKAMIVALIVALEGEV"), ("protein2", "KALTARQQEVFDLIRDHISQT")] batch_labels, batch_strs, batch_tokens = batch_converter(data) # 进行推理计算 with torch.no_grad(): results = model(batch_tokens, repr_layers=[33], return_contacts=True) ``` 这段Python代码展示了如何加载预先训练完成的一个具体变体`esm1b_t33_650M_UR50S`以及怎样准备一批待分析的数据样本;最后执行了一次前向传播操作得到表示层特征和其他有用的信息输出。 #### 使用场景 当涉及到实际应用场景时,ESM可以应用于多个领域: - **蛋白质分类**:通过对已知类别标签的小型数据集微调大型预训练模型,可以在新发现但尚未充分表征过的蛋白质之间建立联系。 - **突变效应预测**:借助于强大的上下文感知能力,即使是在非常规位置发生的单核苷酸变异也有可能被准确评估其潜在影响程度。 - **远程同源检测**:由于具备跨越远距离识别相似性的潜力,因此非常适合用来寻找那些表面上看起来差异很大但实际上可能具有共同祖先起源的关系对。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值