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esm

Name: esm
Author: K-Dense-AI

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Gerar e projetar proteínas com ESM

Auch verfügbar von: davila7

A engenharia de proteínas requer a análise e o projeto de novas sequências de proteínas. O ESM fornece modelos de linguagem de proteínas de última geração para gerar sequências, prever estruturas e criar embeddings para análise subsequente. Use o ESM3 para tarefas gerativas em sequência, estrutura e função, ou o ESM C para aprendizado eficiente de representações.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)

📊 71 Angemessen

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Einschalten und loslegen

Teste es

Verwendung von "esm". Gerar uma variante completa de GFP usando ESM3. A sequência deve ter o motivo cromóforo 'SYG' nas posições 65-67.

Erwartetes Ergebnis:

Sequência de variante de GFP gerada (238 aminoácidos) com motivo cromóforo preservado. O modelo produziu uma sequência com estrutura de barril característica de GFP. A sequência pode ser validada por meio de predição de estrutura.

Verwendung von "esm". Extrair embeddings para estas três sequências de proteínas e calcular similaridade par a par.

Erwartetes Ergebnis:

Vetores de embedding (1280 dimensões para ESM C-300M). Similaridades de cosseno par a par: 0,72 entre sequências A e B, 0,45 entre A e C, 0,68 entre B e C.

Sicherheitsaudit

Sicher

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.

Gescannte Dateien

6,067

Analysierte Zeilen

befunde

Gesamtzahl Audits

Risikofaktoren

⚡ Enthält Skripte (5)

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🌐 Netzwerkzugriff (21)

⚙️ Externe Befehle (188)

📁 Dateisystemzugriff (13)

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Qualitätsbewertung

Architektur

100

Wartbarkeit

Inhalt

Community

100

Sicherheit

Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Projetar novas proteínas fluorescentes

Gerar variantes de GFP com propriedades desejadas usando condicionamento de função do ESM3 para atingir domínios funcionais específicos enquanto explora o espaço de sequências.

Otimizar sequências de enzimas

Usar inverse folding para reprojetar sequências de enzimas que mantêm integridade estrutural enquanto melhoram estabilidade ou atividade para aplicações industriais.

Rastrear variantes de proteínas com embeddings

Gerar embeddings para bibliotecas de proteínas e usar agrupamento para identificar candidatos promissores antes de testes experimentais.

Probiere diese Prompts

Gerar proteína com posições mascaradas

Generate a complete protein sequence by filling in the masked positions. The input sequence uses '_' to represent masked residues that need to be generated. Use ESM3 with the sequence track to complete the protein: {partial_sequence}

Prever estrutura a partir de sequência

Use ESM3 to predict the 3D structure of this protein sequence. Generate structure coordinates using the structure track. Return the PDB-formatted coordinates: {protein_sequence}

Projetar sequência para estrutura-alvo

Perform inverse folding to design a protein sequence that folds into the target structure provided as PDB. Use ESM3 to generate a sequence that is compatible with the 3D coordinates: {pdb_content}

Extrair embeddings de proteínas

Generate high-quality embeddings for this protein sequence using ESM C. Return the embedding vector for downstream analysis or similarity comparison: {protein_sequence}

Bewährte Verfahren

Começar com modelos abertos menores para prototipagem antes de escalar para modelos maiores da API Forge para qualidade de produção
Usar geração chain-of-thought para projetos complexos de proteínas iterando por sequência, estrutura e trilhas de função
Validar sequências geradas com predição de estrutura e seguir as diretrizes do Responsible Biodesign Framework

Vermeiden

Não pular a validação experimental de proteínas projetadas computacionalmente
Não usar proteínas geradas diretamente em aplicações clínicas sem testes adequados
Não ignorar implicações de biossegurança ao projetar proteínas com funções novas

Häufig gestellte Fragen

Qual é a diferença entre os modelos ESM3 e ESM C?

O ESM3 é um modelo gerativo para criar novas proteínas em sequência, estrutura e função. O ESM C é um modelo somente codificador focado em gerar embeddings de alta qualidade para análise, classificação e tarefas de comparação de similaridade.

Posso usar o ESM3 localmente ou preciso da API Forge?

O menor modelo ESM3 (1,4B parâmetros) está disponível como pesos abertos para execução local. Modelos maiores (7B e 98B) requerem a API Forge para inferência. Modelos ESM C estão disponíveis localmente em vários tamanhos.

Qual é o comprimento máximo de sequências de proteínas para processamento ESM?

Modelos locais são limitados pela memória GPU, normalmente lidando com sequências de até 2000 resíduos. A API Forge pode processar sequências mais longas com sua infraestrutura otimizada.

O que é inverse folding e quando devo usá-lo?

Inverse folding prediz uma sequência de proteína que se dobra em uma determinada estrutura 3D. Use-o quando você tem uma estrutura projetada e precisa de uma sequência que adotará aquele dobramento, ou ao adaptar proteínas a novos scaffolds.

Como valido proteínas geradas pelo ESM?

Valide proteínas geradas usando predição de estrutura para verificar a validade do dobramento, verificando motivos conhecidos de famílias de proteínas e seguindo protocolos experimentais. Sempre consulte o Responsible Biodesign Framework.

O que são trilhas de geração no ESM3?

O ESM3 suporta três trilhas de geração: sequência (aminoácidos), estrutura (coordenadas 3D) e função (anotações GO). Estas podem ser usadas independentemente ou juntas para projeto multimodal de proteínas.

Entwicklerdetails

Autor

K-Dense-AI

Lizenz

MIT license

Repository

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

Ref

main

Dateistruktur

📁 references/

📄 esm-c-api.md

📄 esm3-api.md

📄 forge-api.md

📄 workflows.md

📄 evaluation.json

📄 SKILL.md