🧬

esm

Name: esm
Author: K-Dense-AI

Sûr ⚡ Contient des scripts🌐 Accès réseau⚙️ Commandes externes📁 Accès au système de fichiers

Générer et concevoir des protéines avec ESM

Également disponible depuis: davila7

L'ingénierie des protéines nécessite l'analyse et la conception de nouvelles séquences de protéines. ESM fournit des modèles de langage protéiques de pointe pour générer des séquences, prédire des structures et créer des embeddings pour l'analyse en aval. Utilisez ESM3 pour des tâches génératives sur la séquence, la structure et la fonction, ou ESM C pour un apprentissage de représentation efficace.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

📊 71 Adéquat

Télécharger le ZIP du skill

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "esm". Générer une variante GFP complète utilisant ESM3. La séquence doit avoir le motif du chromophore 'SYG' aux positions 65-67.

Résultat attendu:

Séquence de variante GFP générée (238 acides aminés) avec le motif du chromophore préservé. Le modèle a produit une séquence avec la structure caractéristique du tonneau GFP. La séquence peut être validée par prédiction de structure.

Utilisation de "esm". Extraire les embeddings pour ces trois séquences protéiques et calculer la similarité par paires.

Résultat attendu:

Vecteurs d'embeddings (1280 dimensions pour ESM C-300M). Similarités cosinus par paires: 0.72 entre les séquences A et B, 0.45 entre A et C, 0.68 entre B et C.

Audit de sécurité

Sûr

v5 • 1/21/2026

All 368 static findings are false positives. The scanner incorrectly flagged markdown documentation patterns. The skill provides documentation for legitimate protein language models from EvolutionaryScale. All code examples are standard scientific workflows for protein engineering. Python f-strings with underscores (protein masks), MD5 for cache keys, and ML terminology were misclassified as security issues.

Fichiers analysés

6,067

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚡ Contient des scripts (5)

evaluation.json:51 evaluation.json:54 references/esm-c-api.md:338 skill-report.json:1208 skill-report.json:1209

🌐 Accès réseau (21)

⚙️ Commandes externes (188)

📁 Accès au système de fichiers (13)

references/esm-c-api.md:462 references/esm3-api.md:55 references/esm3-api.md:191 references/forge-api.md:328 references/forge-api.md:463 references/forge-api.md:438 references/workflows.md:515 references/workflows.md:92 references/workflows.md:95 references/workflows.md:278 references/workflows.md:283 references/workflows.md:436 references/workflows.md:634

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

100

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Concevoir de nouvelles protéines fluorescentes

Générer des variantes de GFP avec les propriétés souhaitées en utilisant le conditionnement de fonction d'ESM3 pour cibler des domaines fonctionnels spécifiques tout en explorant l'espace des séquences.

Optimiser les séquences d'enzymes

Utiliser le repliement inverse pour reconcevoir des séquences d'enzymes qui maintiennent l'intégrité structurelle tout en améliorant la stabilité ou l'activité pour des applications industrielles.

Cribler des variantes de protéines avec des embeddings

Générer des embeddings pour des bibliothèques de protéines et utiliser le regroupement pour identifier des candidats prometteurs avant les tests expérimentaux.

Essayez ces prompts

Générer une protéine avec des positions masquées

Générer une séquence protéique complète en remplissant les positions masquées. La séquence d'entrée utilise '_' pour représenter les résidus masqués qui doivent être générés. Utiliser ESM3 avec la piste de séquence pour compléter la protéine: {partial_sequence}

Prédire la structure à partir de la séquence

Utiliser ESM3 pour prédire la structure 3D de cette séquence protéique. Générer les coordonnées de structure en utilisant la piste de structure. Retourner les coordonnées au format PDB: {protein_sequence}

Concevoir une séquence pour une structure cible

Effectuer un repliement inverse pour concevoir une séquence protéique qui se replie dans la structure cible fournie en PDB. Utiliser ESM3 pour générer une séquence compatible avec les coordonnées 3D: {pdb_content}

Extraire les embeddings de protéines

Générer des embeddings de haute qualité pour cette séquence protéique en utilisant ESM C. Retourner le vecteur d'embeddings pour l'analyse en aval ou la comparaison de similarité: {protein_sequence}

Bonnes pratiques

Commencer avec des modèles ouverts plus petits pour le prototypage avant de passer à des modèles API Forge plus grands pour la qualité de production
Utiliser la génération en chaîne de pensée pour des conceptions de protéines complexes en itérant à travers les pistes de séquence, structure et fonction
Valider les séquences générées avec la prédiction de structure et suivre les directives du Cadre de Biodesign Responsable

Éviter

Ne pas sauter la validation expérimentale de protéines conçues par ordinateur
Ne pas utiliser des protéines générées directement dans des applications cliniques sans tests appropriés
Ne pas ignorer les implications de biosécurité lors de la conception de protéines avec de nouvelles fonctions

Foire aux questions

Quelle est la différence entre les modèles ESM3 et ESM C ?

ESM3 est un modèle génératif pour créer de nouvelles protéines à travers la séquence, la structure et la fonction. ESM C est un modèle encodeur uniquement axé sur la génération d'embeddings de haute qualité pour l'analyse, la classification et les tâches de comparaison de similarité.

Puis-je utiliser ESM3 en local ou ai-je besoin de l'API Forge ?

Le plus petit modèle ESM3 (1.4B paramètres) est disponible en poids ouverts pour l'exécution locale. Les modèles plus grands (7B et 98B) nécessitent l'API Forge pour l'inférence. Les modèles ESM C sont disponibles localement en diverses tailles.

Quelle peut être la longueur des séquences protéiques pour le traitement ESM ?

Les modèles locaux sont limités par la mémoire GPU, gérant typiquement des séquences jusqu'à 2000 résidus. L'API Forge peut traiter des séquences plus longues avec son infrastructure optimisée.

Qu'est-ce que le repliement inverse et quand dois-je l'utiliser ?

Le repliement inverse prédit une séquence protéique qui se replie dans une structure 3D donnée. Utilisez-le quand vous avez une structure conçue et avez besoin d'une séquence qui adoptera ce repliement, ou lors de l'adaptation de protéines à de nouveaux scaffolds.

Comment valider les protéines générées par ESM ?

Validez les protéines générées en utilisant la prédiction de structure pour vérifier la validité du repliement, vérifier les motifs de familles de protéines connues, et suivre les protocoles expérimentaux. Consultez toujours le Cadre de Biodesign Responsable.

Que sont les pistes de génération dans ESM3 ?

ESM3 prend en charge trois pistes de génération : séquence (acides aminés), structure (coordonnées 3D) et fonction (annotations GO). Celles-ci peuvent être utilisées indépendamment ou ensemble pour la conception multimodale de protéines.

Détails du développeur

Auteur

K-Dense-AI

Licence

MIT license

Dépôt

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/esm

Réf

main

Structure de fichiers

📁 references/

📄 esm-c-api.md

📄 esm3-api.md

📄 forge-api.md

📄 workflows.md

📄 evaluation.json

📄 SKILL.md