·esm

Modello del linguaggio proteico ESM2 per incorporamenti e punteggio di sequenza. Utilizzare questa abilità quando: (1) si calcolano i punteggi di pseudo-log-verosimiglianza (PLL), (2) si ottengono incorporamenti di proteine ​​per il clustering, (3) si filtrano i progetti in base alla plausibilità della sequenza, (4) si prevede l'effetto variante zero-shot, (5) si analizzano le relazioni sequenza-funzione. Per la previsione della struttura, utilizzare chai o Boltz. Per le soglie QC, utilizzare proteina-qc.

14Installazioni·0Tendenza·@adaptyvbio

Installazione

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

Come installare esm

Installa rapidamente la skill AI esm nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Fonte: adaptyvbio/protein-design-skills.

| 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 |

Modello del linguaggio proteico ESM2 per incorporamenti e punteggio di sequenza. Utilizzare questa abilità quando: (1) si calcolano i punteggi di pseudo-log-verosimiglianza (PLL), (2) si ottengono incorporamenti di proteine ​​per il clustering, (3) si filtrano i progetti in base alla plausibilità della sequenza, (4) si prevede l'effetto variante zero-shot, (5) si analizzano le relazioni sequenza-funzione. Per la previsione della struttura, utilizzare chai o Boltz. Per le soglie QC, utilizzare proteina-qc. Fonte: adaptyvbio/protein-design-skills.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm
Categoria
</>Sviluppo
Verificato
Prima apparizione
2026-02-01
Aggiornato
2026-03-11

Browse more skills from adaptyvbio/protein-design-skills

Risposte rapide

Che cos'è esm?

Modello del linguaggio proteico ESM2 per incorporamenti e punteggio di sequenza. Utilizzare questa abilità quando: (1) si calcolano i punteggi di pseudo-log-verosimiglianza (PLL), (2) si ottengono incorporamenti di proteine ​​per il clustering, (3) si filtrano i progetti in base alla plausibilità della sequenza, (4) si prevede l'effetto variante zero-shot, (5) si analizzano le relazioni sequenza-funzione. Per la previsione della struttura, utilizzare chai o Boltz. Per le soglie QC, utilizzare proteina-qc. Fonte: adaptyvbio/protein-design-skills.

Come installo esm?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

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