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ESMFold 是由 Meta AI（前 Facebook AI）开发的一种 基于语言模型的蛋白质结构预测工具，它比 AlphaFold 更快，能够在几秒至几分钟内预测中小型蛋白质的三维结构。
其核心特点和技术优势：
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技术原理
ESMFold 使用进化尺度的语言模型（ESM-2）学习蛋白质序列的潜在规律，通过端到端的架构直接生成原子级分辨率的结构预测。与 AlphaFold2 不同，ESMFold 无需依赖多序列比对（MSA）或外部数据库，而是通过语言模型捕捉序列中的共进化信息，显著简化了预测流程。 -
速度优势
ESMFold 的预测速度比 AlphaFold2 快 6-60 倍。例如，在单张 NVIDIA V100 GPU 上，预测一个 384 氨基酸的蛋白质仅需 14.2 秒，且无需耗时的 MSA 搜索步骤（通常需 10 分钟以上）。这一特性使其特别适合大规模宏基因组数据分析。 -
应用场景
- 宏基因组蛋白：ESMFold 在两周内预测了超过 6.17 亿个宏基因组蛋白质的结构，覆盖土壤、海水、人类肠道等环境中的未知微生物蛋白，其中 2.25 亿个预测达到高置信度（pLDDT > 0.9）。
- 孤儿蛋白与从头设计：对于缺乏同源序列的蛋白（如人工设计的全新蛋白），ESMFold 的预测准确性显著优于 AlphaFold2，填补了传统方法的空白。
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