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Prevedi le strutture proteiche con ESMFold su Deadline Cloud
Il job bundle esmfold_predictfacebook/esmfold_v1 Il pacchetto accetta un file FASTA come input e produce un .pdb file per sequenza come output, insieme a metriche di confidenza e un rapporto di convalida opzionale rispetto a strutture di riferimento sperimentali.
Il processo prevede quattro fasi:
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Analizza l'input FASTA, convalida le sequenze (fino a 1024 amminoacidi, residui standard più X) e dividi i record tra le attività dei lavoratori.
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Esegui l'inferenza EsmFold su ogni batch di sequenze sulla GPU.
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Esegui il rendering di un'immagine di traccia della spina dorsale di ogni struttura prevista, colorata in base alla confidenza pLDDT per residuo.
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Facoltativo: quando si fornisce una directory di PDB di riferimento sperimentali, compute TM-score, RMSD e un grafico di calibrazione per residuo. pLDDT/error
Il pacchetto richiede una farm con una flotta gestita dai servizi di GPU NVIDIA (A10G, L4 o A100; almeno 16 GB di VRAM e 16 GB di RAM di sistema) e una coda con un ambiente di coda conda che utilizza i parametri and job. CondaPackages CondaChannels La configurazione CloudFormation più veloce è il modello cuda_farm ().
Invia la demo, che contiene tre brevi proteine benchmark (varianti 1L2Y e 2JOF e il copricapo da villino 1VII): Trp-cage
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \ -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
La prima piega su un nuovo worker scarica i pesi da 5,2 GB in (circa tre minuti su un computer). facebook/esmfold_v1 <OutputDir>/.hf_cache/ g5.2xlarge Le operazioni di piegatura successive nello stesso lavoro riutilizzano la cache.
Per convalidare le previsioni rispetto ai riferimenti sperimentali, posizionate <seq_id>.pdb i file in una directory e passatela come. ReferencePdbDir Il Validate passaggio scrive un messaggio per validation.csv sequenza. calibration.png
