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Preveja estruturas de proteínas com eSMFold no Deadline Cloud
O pacote de tarefas 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:
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Analise a entrada FASTA, valide sequências (até 1024 aminoácidos, resíduos padrão mais X) e divida os registros entre as tarefas do trabalhador.
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Execute a inferência eSMFold em cada lote de sequências na GPU.
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Renderize uma imagem de traço da espinha dorsal de cada estrutura prevista, colorida com base na confiança pLDDT por resíduo.
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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 exige 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 de sistema) e uma fila com um ambiente de fila conda que consuma os parâmetros e job. CondaPackages CondaChannels A configuração mais rápida é o modelo cuda_farm
Envie a demonstração, que reúne três proteínas curtas de referência (Trp-cage variantes 1L2Y e 2JOF e capacete de vilão 1VII):
deadline bundle submit ./job_bundles/esmfold_predict/ \ -p InputFasta=./job_bundles/esmfold_predict/sample_inputs/demo.fasta
A primeira dobra de um novo trabalhador baixa os facebook/esmfold_v1 pesos de 5,2 GB em <OutputDir>/.hf_cache/ (cerca de três minutos em umg5.2xlarge). As tarefas subsequentes de dobra na mesma tarefa reutilizam o cache.
Para validar as previsões com base em referências experimentais, coloque <seq_id>.pdb os arquivos em um diretório e passe-os como. ReferencePdbDir A Validate etapa escreve validation.csv e uma por sequênciacalibration.png.
