Modelo de lenguaje de proteína ESM2 para incrustaciones y puntuación de secuencias. Utilice esta habilidad cuando: (1) calcule puntuaciones de probabilidad pseudologarítmica (PLL), (2) obtenga incorporaciones de proteínas para agrupación, (3) filtre diseños según la plausibilidad de la secuencia, (4) prediga el efecto de variante de disparo cero, (5) analice las relaciones secuencia-función. Para la predicción de estructuras, utilice chai o Boltz. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc.
Instalación
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 |
Modelo de lenguaje de proteína ESM2 para incrustaciones y puntuación de secuencias. Utilice esta habilidad cuando: (1) calcule puntuaciones de probabilidad pseudologarítmica (PLL), (2) obtenga incorporaciones de proteínas para agrupación, (3) filtre diseños según la plausibilidad de la secuencia, (4) prediga el efecto de variante de disparo cero, (5) analice las relaciones secuencia-función. Para la predicción de estructuras, utilice chai o Boltz. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc. Fuente: adaptyvbio/protein-design-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es esm?
Modelo de lenguaje de proteína ESM2 para incrustaciones y puntuación de secuencias. Utilice esta habilidad cuando: (1) calcule puntuaciones de probabilidad pseudologarítmica (PLL), (2) obtenga incorporaciones de proteínas para agrupación, (3) filtre diseños según la plausibilidad de la secuencia, (4) prediga el efecto de variante de disparo cero, (5) analice las relaciones secuencia-función. Para la predicción de estructuras, utilice chai o Boltz. Para los umbrales de control de calidad, utilice proteína-qc. Fuente: adaptyvbio/protein-design-skills.
¿Cómo instalo esm?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01