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Prevedi le strutture proteiche con ESMFold su Deadline Cloud
Il pacchetto di lavoro facebook/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 il FASTA in ingresso, convalida le sequenze (fino a 1024 amminoacidi, residui standard più X) e suddividi 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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Eseguite il rendering di un'immagine della spina dorsale di ciascuna struttura prevista, colorata in base alla confidenza pLDDT per residuo.
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Facoltativo: se fornite un elenco di PDB di riferimento sperimentali, calcolo TM-score, RMSD e un grafico di calibrazione per residuo. pLDDT/error
Il pacchetto richiede una farm con una flotta gestita da 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 e job. CondaPackages CondaChannels La configurazione CloudFormation più veloce è il modello cuda_farm () sul sito web.
Invia la demo, che include tre brevi proteine di riferimento (varianti 1L2Y e 2JOF e villin headpiece 1VII): Trp-cage
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \ -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
La prima volta che un nuovo lavoratore scarica i pesi da 5,2 GB (circa tre minuti ogni volta). facebook/esmfold_v1 <OutputDir>/.hf_cache/ g5.2xlarge Le attività di piegatura successive nello stesso lavoro riutilizzano la cache.
Per convalidare le previsioni rispetto ai riferimenti sperimentali, posiziona <seq_id>.pdb i file in una directory e passali come. ReferencePdbDir Il Validate passaggio scrive validation.csv e una sequenza per sequenza. calibration.png
