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# Preveja estruturas de proteínas com o ESMfold no Deadline Cloud
<a name="examples-jb-esmfold"></a>

O pacote de tarefas [esmfold\_predict](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/esmfold_predict) executa a previsão da estrutura da proteína com o ESMfold (Meta, licença MIT). `facebook/esmfold_v1` O pacote usa um arquivo FASTA como entrada e produz um `.pdb` arquivo por sequência como saída, junto com métricas de confiança e um relatório de validação opcional em relação a estruturas de referência experimentais.

O trabalho executa quatro etapas:

1. Analise o FASTA de entrada, valide as sequências (até 1024 aminoácidos, resíduos padrão mais X) e divida os registros nas tarefas do trabalhador.

1. Execute a inferência ESMfold em cada lote de sequências na GPU.

1. Renderize uma imagem de rastreamento de backbone de cada estrutura prevista, colorida pela confiança de pLdDT por resíduo.

1. Opcional: quando você fornece um diretório de PDBs de referência experimental, computação TM-score, RMSD e um gráfico de calibração por resíduo. pLDDT/error

O pacote requer uma fazenda com uma frota gerenciada por serviços de GPU NVIDIA (A10G, L4 ou A100; pelo menos 16 GB de VRAM e 16 GB de RAM do sistema) e uma fila com um ambiente de fila conda que consuma os parâmetros e do trabalho. `CondaPackages` `CondaChannels` A configuração mais rápida é o modelo [cuda\_farm](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) AWS CloudFormation ()CloudFormation. *As instâncias de GPU do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) são controladas por cotas de vCPU por região; se sua frota não aumentar, solicite um aumento para as instâncias G e VT em execução no console Service Quotas. On-Demand *

Envie a demonstração, que inclui três proteínas curtas de referência (Trp-cage variantes 1L2Y e 2JOF e capacete de vilina 1VII):

```
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \
  -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
```

A primeira dobra de um trabalhador novato baixa os `facebook/esmfold_v1` pesos de 5,2 GB em `<OutputDir>/.hf_cache/` (cerca de três minutos em uma`g5.2xlarge`). As tarefas subsequentes de dobra na mesma tarefa reutilizam o cache.

Para validar as previsões em relação às referências experimentais, coloque `<seq_id>.pdb` os arquivos em um diretório e passe-os como. `ReferencePdbDir` A `Validate` etapa grava `validation.csv` e uma por sequência`calibration.png`.