Uni-Fold-Monomer 开源的蛋白质单体结构预测模型

模型描述

输入蛋白质单体的一级结构（1D序列），预测蛋白质的三级结构（3D位置），同时给出预测结果的置信度。

期望模型使用方式以及适用范围

本模型主要用于蛋白质单体的预测。

如何使用

目前仅支持GPU运行，需要额外安装Uni-Core。

代码范例

from modelscope.pipelines import pipeline

pipeline_ins = pipeline(
    task='protein-structure',
    model='DPTech/uni-fold-monomer')
protein = 'LILNLRGGAFVSNTQITMADKQKKFINEIQEGDLVRSYSITDETFQQNAVTSIVKHEADQLCQINFGKQHVVC'
outputs = pipeline_ins(protein)

模型局限性以及可能的偏差

只适用于单体蛋白质、多聚体蛋白请使用 Uni-Fold-Multimer。

模型性能依赖于同源序列的数量，如果同源序列数量少，模型可能无法保证预测结果。

对于超长序列，预测时间需要较久，显存也可能不够。

训练代码及训练数据

模型根据AlphaFold的论文描述训练，训练代码开源在GitHub。

训练使用的数据 Uni-Fold-Data 也在 ModelScope 上开放。

相关论文以及引用信息

@article {uni-fold,
	author = {Li, Ziyao and Liu, Xuyang and Chen, Weijie and Shen, Fan and Bi, Hangrui and Ke, Guolin and Zhang, Linfeng},
	title = {Uni-Fold: An Open-Source Platform for Developing Protein Folding Models beyond AlphaFold},
	year = {2022},
	doi = {10.1101/2022.08.04.502811},
	URL = {https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.08.04.502811v3},
	eprint = {https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.08.04.502811v3.full.pdf},
	journal = {bioRxiv}
}