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免费在线工具功能包含：蛋白-蛋白在线对接与绘图、蛋白-核酸在线对接与绘图、蛋白-小分子在线对接与绘图等功能。
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ESM-2 由 Meta AI 开发，是目前最大的蛋白质语言模型之一。在 2.5 亿条蛋白质序列上进行自监督预训练，ESM-2 学到的表征隐含蛋白质的结构与功能信息，仅从序列出发即可进行互作潜能评估、功能注释与接触图预测，无需多序列比对或结构信息。
仅从序列出发快速评估蛋白质互作潜能
预测酶活性、亚细胞定位、GO 功能等蛋白质功能属性
从序列预测残基间接触图，辅助结构建模
深入了解 ESM-2 的核心技术优势
基于多层 Transformer 自注意力机制，捕获残基间的长程依赖关系与共进化信号，无需显式多序列比对。
从 8M 到 15B 参数的系统研究表明，模型规模增大显著提升结构预测精度。15B 模型的接触图预测接近 MSA 方法。
无需针对特定任务微调，直接利用预训练表征进行互作评估、功能预测等下游任务。
预测氨基酸突变对蛋白质功能的影响，指导蛋白质工程与疾病变异解读。
ESM-2 在生命科学领域的广泛应用
从蛋白质组规模快速筛选候选互作蛋白对，缩小实验验证范围，提高发现效率。
对未注释蛋白质进行功能预测，包括酶分类、亚细胞定位、通路归属等。
评估单点突变对蛋白质稳定性和功能的影响，指导蛋白质工程与疾病研究。
利用 ESM-2 接触图预测辅助蛋白质结构建模，对缺乏同源信息的孤儿蛋白尤其有效。
新智元生物科技提供的 ESM-2 专业服务
基于 ESM-2 对蛋白质序列进行互作潜能评估，快速筛选候选互作蛋白对。
利用 ESM-2 表征进行蛋白质功能注释，预测酶活性、亚细胞定位等功能属性。
结合 ESM-2 互作评估与 AF3 结构预测，提供从互作筛选到复合物结构解析的完整管线。
ESM-2 仅从序列出发评估互作潜能，速度快、适合大规模筛选。AlphaFold-Multimer 需要序列与结构信息，精度更高但速度慢。建议先用 ESM-2 筛选，再用 AF-Multimer 精确预测。
不能。ESM-2 提供计算评估是预测性的，仍需实验验证（Co-IP、酵母双杂交等）。ESM-2 价值在于快速缩小候选范围，提高实验效率。
主要支持：1) 蛋白质互作潜能评估；2) 功能注释（酶分类、GO功能）；3) 接触图预测；4) 突变效应预测；5) 蛋白质工程优化。表征可迁移到多种下游任务。
ESM-2 最大支持约 1024 残基。超长蛋白建议截取关键结构域评估，或分段处理后整合。ESM-3 支持更长序列但尚未完全开源。
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