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Vorhersage von Proteinstrukturen mit ESMFold auf Deadline Cloud
Das Job-Bundle esmfold_predictfacebook/esmfold_v1 Das Paket verwendet eine FASTA-Datei als Eingabe und erzeugt eine .pdb Datei pro Sequenz als Ausgabe, zusammen mit Konfidenzmetriken und einem optionalen Validierungsbericht anhand experimenteller Referenzstrukturen.
Der Job läuft in vier Schritten ab:
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Analysieren Sie die FASTA-Eingabe, validieren Sie die Sequenzen (bis zu 1024 Aminosäuren, Standardreste plus X) und teilen Sie die Datensätze auf mehrere Arbeitsaufgaben auf.
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Führen Sie die ESMFold-Inferenz für jeden Stapel von Sequenzen auf der GPU aus.
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Rendern Sie ein Backbone-Trace-Bild jeder vorhergesagten Struktur, eingefärbt nach der PLdDT-Konfidenz pro Rest.
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Optional: wenn Sie ein Verzeichnis mit experimentellen Referenz-PDBs, Compute TM-score, RMSD und ein Kalibrierungsdiagramm pro Rückstand angeben. pLDDT/error
Das Paket erfordert eine Farm mit einer vom Dienst verwalteten NVIDIA-GPU-Flotte (A10G, L4 oder A100; mindestens 16 GB VRAM und 16 GB System-RAM) und eine Warteschlange mit einer Conda-Warteschlangenumgebung, die die Jobparameter und -parameter verwendet. CondaPackages CondaChannels Das schnellste Setup ist das Template cuda_farm ().
Reichen Sie die Demo ein, die drei kurze Benchmark-Proteine enthält (Trp-cage Varianten 1L2Y und 2JOF sowie Villin-Kopfstück 1VII):
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \ -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
Beim ersten Fold werden die 5,2 facebook/esmfold_v1 GB-Gewichte <OutputDir>/.hf_cache/ auf einen neuen Worker heruntergeladen (etwa drei Minuten nach a). g5.2xlarge Bei nachfolgenden Fold-Aufgaben im selben Job wird der Cache wiederverwendet.
Um Vorhersagen anhand experimenteller Referenzen zu überprüfen, platzieren Sie <seq_id>.pdb Dateien in einem Verzeichnis und übergeben Sie es alsReferencePdbDir. Der Validate Schritt schreibt validation.csv und eine pro Sequenzcalibration.png.