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Prédisez les structures des protéines avec ESMFold sur Deadline Cloud
Le bundle de tâches facebook/esmfold_v1 Le bundle prend un fichier FASTA en entrée et produit un .pdb fichier par séquence en sortie, ainsi que des mesures de confiance et un rapport de validation facultatif par rapport à des structures de référence expérimentales.
Le travail se déroule en quatre étapes :
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Analysez le FASTA d'entrée, validez les séquences (jusqu'à 1024 acides aminés, résidus standard plus X) et répartissez les enregistrements entre les tâches des travailleurs.
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Exécutez l'inférence ESMFold sur chaque lot de séquences sur le GPU.
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Rendre une image de trace dorsale de chaque structure prédite, colorée selon la confiance PLDDT par résidu.
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Facultatif : lorsque vous fournissez un répertoire de PDB de référence expérimentaux, de calcul TM-score, de RMSD et un graphique d'étalonnage par pLDDT/error résidu.
Le bundle nécessite une batterie de serveurs dotée d'un parc de GPU NVIDIA géré par les services (A10G, L4 ou A100 ; au moins 16 Go de VRAM et 16 Go de RAM système) et une file d'attente avec un environnement de file d'attente conda qui consomme les paramètres et les paramètres de la tâche. CondaPackages CondaChannels La configuration la plus rapide est le modèle cuda_farm
Soumettez la démo, qui plie trois courtes protéines de référence (Trp-cage variantes 1L2Y et 2JOF, et casque de villine 1VII) :
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \ -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
Le premier pli d'un nouveau travailleur télécharge les facebook/esmfold_v1 poids de 5,2 Go dans <OutputDir>/.hf_cache/ (environ trois minutes sur ag5.2xlarge). Les tâches de pliage suivantes effectuées dans la même tâche réutilisent le cache.
Pour valider les prédictions par rapport à des références expérimentales, placez <seq_id>.pdb les fichiers dans un répertoire et transmettez-le sousReferencePdbDir. L'Validateétape écrit validation.csv et une séquence par séquencecalibration.png.
