Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Vorhersage von Proteinstrukturen mit ESMFold auf Deadline Cloud
<a name="examples-jb-esmfold"></a>

Das Job-Bundle [esmfold\_predict](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/esmfold_predict) führt die Vorhersage der Proteinstruktur mit ESMFold (Metas, MIT-Lizenz) durch. `facebook/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:

1. 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.

1. Führen Sie die ESMFold-Inferenz für jeden Stapel von Sequenzen auf der GPU aus.

1. Rendern Sie ein Backbone-Trace-Bild jeder vorhergesagten Struktur, eingefärbt nach der PLdDT-Konfidenz pro Rest.

1. 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 ().](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) AWS CloudFormation CloudFormation Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) GPU-Instances werden durch vCPU-Kontingente pro Region begrenzt. Wenn Ihre Flotte nicht skaliert werden kann, fordern Sie in der Konsole Service Quotas eine Erhöhung für *Running On-Demand G- und VT-Instances* an.

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 als`ReferencePdbDir`. Der `Validate` Schritt schreibt `validation.csv` und eine pro Sequenz`calibration.png`.