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ESMFold 是一种基于蛋白质语言模型的深度学习工具，用于预测蛋白质的三维结构。

ESMFold相比于AF2更适用于无足够MSA信息的蛋白结构预测，例如：从头设计全新蛋白、元基因组蛋白、孤儿蛋白等。

ESMFold相比于AF2的优点：

• 快，计算速度快约6-60倍不等；
• 不需要搜索目的序列的MSA，进一步节省了大量的时间。

用户可以输入包含多条序列的fasta文件，批量生成多条序列对应的结构和打分文件输出。

参考文献

Zeming Lin et al. ,Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model.Science379,1123-1130(2023).DOI:10.1126/science.ade2574

引用格式

@article{lin2022language, title={Language models of protein sequences at the scale of evolution enable accurate structure prediction}, author={Lin, Zeming and Akin, Halil and Rao, Roshan and Hie, Brian and Zhu, Zhongkai and Lu, Wenting and Smetanin, Nikita and dos Santos Costa, Allan and Fazel-Zarandi, Maryam and Sercu, Tom and Candido, Sal and others}, journal={bioRxiv}, year={2022}, publisher={Cold Spring Harbor Laboratory} }