用于嵌入和序列评分的 ESM2 蛋白质语言模型。在以下情况下使用此技能：(1) 计算伪对数似然 (PLL) 分数，(2) 获取用于聚类的蛋白质嵌入，(3) 按序列合理性过滤设计，(4) 零样本变异效应预测，(5) 分析序列功能关系。 对于结构预测，请使用 chai 或 Boltz。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。
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 |
用于嵌入和序列评分的 ESM2 蛋白质语言模型。在以下情况下使用此技能：(1) 计算伪对数似然 (PLL) 分数，(2) 获取用于聚类的蛋白质嵌入，(3) 按序列合理性过滤设计，(4) 零样本变异效应预测，(5) 分析序列功能关系。 对于结构预测，请使用 chai 或 Boltz。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-01
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 esm？
用于嵌入和序列评分的 ESM2 蛋白质语言模型。在以下情况下使用此技能：(1) 计算伪对数似然 (PLL) 分数，(2) 获取用于聚类的蛋白质嵌入，(3) 按序列合理性过滤设计，(4) 零样本变异效应预测，(5) 分析序列功能关系。 对于结构预测，请使用 chai 或 Boltz。对于 QC 阈值，请使用 Protein-qc。 来源：adaptyvbio/protein-design-skills。
如何安装 esm？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills --skill esm 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/adaptyvbio/protein-design-skills
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-01