Canonical: https://instain.ru/fr/ai/esm3/
Language: fr

Biohub, anciennement EvolutionaryScale  Modèle linguistique pour la recherche sur les protéines

# ESM3. 

Modèle Biohub pour la cohérence, la structure et les propriétés des protéines

4.15 / 5    [Évaluation du catalogue](https://instain.ru/fr/ai/esm3/#editorial-rating) [Site officiel ](https://biohub.org/blog/esm3-simulating-evolution/)

ESM3 étudie la relation entre les vues de séquence, de structure et de fonction. Le modèle est utilisé pour le calcul des données protéiques.

![Publication de Biohub avec la présentation du modèle ESM3](https://instain.ru/assets/images/esm3-screen-36091bdf48ab-1200.webp)

Publication de Biohub avec la présentation du modèle ESM3.  [Ouvrir la source ](https://biohub.org/blog/esm3-simulating-evolution/)

## Ce que fait le modèle

Pour une introduction à ESM3, vous pouvez prendre une séquence de protéines ouvertes avec une annotation publiée. Le modèle fonctionne avec des représentations de séquence, de structure et de fonction. Cela vous permet de voir les liens entre eux de manière informatique. Avant de lancer, spécifiez les champs pris en charge par la version SDK sélectionnée. Un petit exemple est pratique pour la vérification, dans lequel la séquence initiale est connue et le résultat peut être comparé à elle par position.

## Vérification par un exemple connu

Cochez plusieurs positions et comparez la sortie prévue du modèle à l'ensemble d'origine. Notez les informations qui sont restées disponibles à l'entrée. Si vous ajoutez des données de structure, gardez cette course séparée de la course uniquement par séquence. La comparaison est intéressante, même en cas de divergences. Il montre comment la prédiction informatique a changé avec d'autres entrées et aide à vérifier que la bibliothèque a bien lu le format.

## Comment lire le résultat

Enregistrez l'ID de version, les paramètres et l'origine des données. Vérifiez la numérotation des positions afin que l'omission d'un caractère ou une autre édition de séquence ne ressemble pas à une erreur de modèle. Si vous avez besoin d'une note pour plusieurs exemples, choisissez des entrées avec des caractéristiques différentes et une annotation bien connue. La sortie du modèle doit être décrite comme une observation computationnelle de ces données. Les propriétés des protéines et leur applicabilité à la recherche réelle nécessitent des sources indépendantes et une vérification distincte. Décrivez les correspondances avec les conditions initiales afin qu'un autre lecteur puisse répéter la comparaison.

## Pour quelles tâches convient-il

- Explorer la restauration des positions cachées dans la séquence publique

- Comparer la sortie du modèle avec les données annotées

Fonctionnalités 

## Les points forts

- Le modèle prend en compte plusieurs représentations de protéines

- Le développeur publie le SDK et la description du mode de fonctionnement

Il faut prendre en compte 

## Limites

- La prédiction ne confirme pas la fonction ou les propriétés de la substance

- Les conditions de poids et d'accès dépendent de la version choisie

## Choix et conditions

Mode gratuit

Non confirmé

Période d'essai

Non confirmé

Sans inscription

Non confirmé

Interface en russe

Non confirmé

Installation locale

Oui

API

Oui

« Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur.

Formats d’entrée

Données

Résultat

Données

### Conditions

Les conditions de balance locale et d'accès hébergé sont différentes. Vérifiez les restrictions d'utilisation sur la carte officielle de la version spécifique. La prédiction ne confirme pas la fonction ou les propriétés de la substance.

De la tâche au premier résultat

## Exemple pratique

Tâche

Explorer la restauration des positions cachées dans la séquence publique

Que préparer

Une séquence protéique d'apprentissage publique avec des annotations connues et des positions marquées.

### Consigne ou requête

Compare les tokens prédits dans des positions cachées avec une source ouverte. Sauvegardez les paramètres du modèle.

### Résultat attendu

Tableau d'observations pour l'analyse d'apprentissage reproductible.

### Comment vérifier le résultat

- Vérifiez la version et la numérotation de la séquence.

- Ne prenez pas la coïncidence informatique pour une confirmation de propriété.

Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat.

Vérifier les détails

## Sources officielles

-  [ESM3 par le développeur ](https://biohub.org/blog/esm3-simulating-evolution/)

-  [Le dépôt officiel de Biohub ESM ](https://github.com/Biohub/esm)

-  [Portfolio officiel et accès Biohub ](https://biohub.org/ai-models/)

La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser.

En bref sur l'outil

Développeur

Biohub, anciennement EvolutionaryScale

Catégorie

[Code](https://instain.ru/fr/category/code/)

Accès

Des méthodes de travail documentées via Biohub et des poids locaux individuels sont disponibles. Vérifiez la disponibilité du modèle et la licence du mode sélectionné.

Paiement

Les conditions de balance locale et d'accès hébergé sont différentes. Vérifiez les restrictions d'utilisation sur la carte officielle de la version spécifique.

API

Oui, auprès du développeur

[Termes du développeur ](https://biohub.org/ai-models/)

Évaluation du catalogue

4.15 / 5 

Fonctionnalités

4.50 / 5 

Scénarios de travail

3.60 / 5 

Écosystème

4.20 / 5 

Documentation

4.30 / 5 

Les points sont le repère du catalogue. Ce ne sont pas des commentaires d'utilisateurs ou le résultat de tests personnels.

[Voir la méthodologie ](https://instain.ru/fr/methodology/)