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ESM2-Proteinsprachenmodell für Einbettungen und Sequenzbewertung. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Pseudo-Log-Likelihood-Scores (PLL) berechnet werden, (2) Proteineinbettungen für die Clusterbildung erhalten, (3) Designs nach Sequenzplausibilität gefiltert werden, (4) Zero-Shot-Varianteneffektvorhersage durchgeführt wird, (5) Sequenz-Funktions-Beziehungen analysiert werden. Verwenden Sie für die Strukturvorhersage Chai oder Boltz. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc.

12Installationen·0Trend·@adaptyvbio

Installation

$npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm

SKILL.md

| Python | 3.8+ | 3.10 | | PyTorch | 1.10+ | 2.0+ | | CUDA | 11.0+ | 11.7+ | | GPU VRAM | 8GB | 24GB (A10G) | | RAM | 16GB | 32GB |

First time? See Installation Guide to set up Modal and biomodals.

| esm2t68M | 8M | Fastest | Fast screening | | esm2t1235M | 35M | Fast | Good | | esm2t33650M | 650M | Medium | Better | | esm2t363B | 3B | Slow | Best |

ESM2-Proteinsprachenmodell für Einbettungen und Sequenzbewertung. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Pseudo-Log-Likelihood-Scores (PLL) berechnet werden, (2) Proteineinbettungen für die Clusterbildung erhalten, (3) Designs nach Sequenzplausibilität gefiltert werden, (4) Zero-Shot-Varianteneffektvorhersage durchgeführt wird, (5) Sequenz-Funktions-Beziehungen analysiert werden. Verwenden Sie für die Strukturvorhersage Chai oder Boltz. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc. Quelle: adaptyvbio/protein-design-skills.

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Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist esm?

ESM2-Proteinsprachenmodell für Einbettungen und Sequenzbewertung. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn: (1) Pseudo-Log-Likelihood-Scores (PLL) berechnet werden, (2) Proteineinbettungen für die Clusterbildung erhalten, (3) Designs nach Sequenzplausibilität gefiltert werden, (4) Zero-Shot-Varianteneffektvorhersage durchgeführt wird, (5) Sequenz-Funktions-Beziehungen analysiert werden. Verwenden Sie für die Strukturvorhersage Chai oder Boltz. Verwenden Sie für QC-Schwellenwerte protein-qc. Quelle: adaptyvbio/protein-design-skills.

Wie installiere ich esm?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills