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ESM（Evolutionary Scale Modeling）是 Meta AI Research 团队开发的一系列用于蛋白质的预训练语言模型。这些模型在蛋白质结构预测、功能预测和蛋白质设计等领域展现出了强大的能力。以下是对 ESM 的详细介绍：

核心特点

• 大规模预训练：基于大规模蛋白质序列数据进行无监督学习，学习到蛋白质序列中的进化信息和潜在模式。
• Transformer 架构：采用 Transformer 架构，能够捕捉蛋白质序列中的长程依赖关系，从而更好地理解蛋白质的结构和功能。
• 多任务应用：可以用于多种蛋白质相关任务，如结构预测、功能预测、突变效应预测和蛋白质设计等。

主要模型版本

1. ESM - 1 和 ESM - 1b：这是 ESM 系列的早期模型，为后续模型的发展奠定了基础。在蛋白质结构和功能预测方面取得了一定的成果。
2. ESM - 2：是 SOTA 通用蛋白质语言模型，可直接从单个序列预测蛋白质的结构、功能和其他属性。与之前的模型相比，ESM - 2 在多个结构预测任务中表现更优，超过了所有测试的单序列蛋白质语言模型。
3. ESM - 1v：专门用于预测蛋白质变体效应的语言模型，能够进行零样本预测序列变异对蛋白质功能的影响。
4. ESM - MSA - 1b：一种 MSA（多序列比对）Transformer 语言模型，可用于从 MSA 中提取嵌入信息，实现了最先进的结构推理。
5. ESM - IF1