- Published on
ఎవల్యూషనరీస్కేల్ యొక్క ESM3 ప్రోటీన్ పరిశోధనలో ఒక ముందడుగు
- రచయితలు
- పేరు
- Ajax
పరిచయం
ఎవల్యూషనరీస్కేల్ యొక్క ESM3 అనేది ప్రోటీన్ పరిశోధనలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు. 98 బిలియన్ పారామీటర్‌లతో, ఇది ప్రపంచంలోనే అతిపెద్ద జీవ నమూనా. ప్రోటీన్లను అర్థం చేసుకునే మరియు మార్చే విధానంలో ఇది ఒక విప్లవాత్మక మార్పు.
ESM3 ఎలా పనిచేస్తుంది
ESM3 ప్రోటీన్ల త్రీ-డైమెన్షనల్ నిర్మాణాన్ని మరియు పనితీరును వివిక్త అక్షరమాలలోకి మారుస్తుంది. ఈ వినూత్న విధానం ప్రతి 3D నిర్మాణాన్ని అక్షరాల క్రమంగా సూచించడానికి అనుమతిస్తుంది. తత్ఫలితంగా, ESM3 ఒక ప్రోటీన్ యొక్క క్రమం, నిర్మాణం మరియు పనితీరును ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయగలదు, అణు-స్థాయి వివరాలను మరియు ఉన్నత-స్థాయి సూచనలను మిళితం చేసే సంక్లిష్ట ప్రాంప్ట్‌లకు ప్రతిస్పందిస్తుంది మరియు పూర్తిగా కొత్త ప్రోటీన్లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
- ESM3 యొక్క పరిణామ అనుకరణ 5 ట్రిలియన్ సంవత్సరాల సహజ పరిణామానికి సమానమైనది.
ఉచిత API యాక్సెస్ మరియు నిపుణుల ఆమోదం
ESM3 ప్రారంభించబడినప్పుడు శాస్త్రీయ మరియు ఫార్మాస్యూటికల్ వర్గాలు ఆశ్చర్యపోయాయి. ఇటీవల, ఎవల్యూషనరీస్కేల్ ESM3 API యొక్క ఉచిత లభ్యతను ప్రకటించింది, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా శాస్త్రవేత్తలకు ప్రోటీన్ అంచనాను వేగవంతం చేయడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
- ట్యూరింగ్ అవార్డు గ్రహీత మరియు మెటా యొక్క చీఫ్ సైంటిస్ట్ యాన్ లెకన్, ఎవల్యూషనరీస్కేల్ సాధించిన విజయాన్ని 'చాలా కూల్' అని ప్రశంసించారు.
- ESM3 కేవలం ఒక నమూనా మాత్రమే కాదు, ఇది అణు స్థాయిలో ప్రోటీన్లను అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు ఉత్పత్తి చేయడంలో ఒక పురోగతి, ఇది వైద్య రంగంలో తీవ్ర ప్రభావాన్ని చూపుతుంది.
ESM3 యొక్క గణన శక్తి మరియు కోర్ సామర్థ్యాలు
ESM3 1x10^24 FLOPS కంటే ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ పవర్ మరియు 98 బిలియన్ పారామీటర్‌లను ఉపయోగించి ప్రపంచంలోని అత్యంత శక్తివంతమైన GPU క్లస్టర్‌లలో ఒకదానిపై శిక్షణ పొందింది. జీవ నమూనా శిక్షణలో ఇది అతిపెద్ద కంప్యూటేషనల్ పెట్టుబడి.
- ఈ నమూనా యొక్క ప్రధాన బలం ప్రోటీన్ల యొక్క క్రమం, నిర్మాణం మరియు పనితీరును ఏకకాలంలో ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం.
- 3D నిర్మాణాలు మరియు విధులు వివిక్త అక్షరమాలలోకి మార్చబడతాయి, ఇది పెద్ద-స్థాయి శిక్షణ మరియు కొత్త ఉత్పాదక సామర్థ్యాలను అన్‌లాక్ చేస్తుంది.
బహుళ విధాన విధానం
ESM3 బహుళ విధాన విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది పరిణామ దృక్కోణం నుండి క్రమం, నిర్మాణం మరియు పనితీరు మధ్య లోతైన సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
- ముసుగు భాషా నమూనా: శిక్షణ సమయంలో, ESM3 ముసుగు భాషా నమూనా లక్ష్యాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఇది ప్రోటీన్ల క్రమం, నిర్మాణం మరియు పనితీరును పాక్షికంగా ముసుగు చేస్తుంది, ఆపై ముసుగు చేసిన భాగాలను అంచనా వేస్తుంది. ఇది మోడల్‌ను ఈ అంశాల మధ్య సంబంధాలను లోతుగా అర్థం చేసుకోవడానికి బలవంతం చేస్తుంది, ఇది బిలియన్ల ప్రోటీన్లు మరియు పారామితుల స్థాయిలో పరిణామాన్ని అనుకరిస్తుంది.
నవల ప్రోటీన్లను ఉత్పత్తి చేయడం మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు
ESM3 యొక్క బహుళ విధాన తార్కికం అపూర్వమైన ఖచ్చితత్వంతో కొత్త ప్రోటీన్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, శాస్త్రవేత్తలు నిర్దిష్ట క్రియాశీల సైట్‌లతో ప్రోటీన్ స్కాఫోల్డ్‌లను సృష్టించడానికి ESM3ని ఆదేశించవచ్చు, నిర్మాణ, క్రమం మరియు క్రియాత్మక అవసరాలను మిళితం చేయడం ద్వారా. ఈ సామర్థ్యం ప్రోటీన్ ఇంజనీరింగ్‌లో, ముఖ్యంగా ప్లాస్టిక్ వ్యర్థాలను విచ్ఛిన్నం చేయడం వంటి పనుల కోసం ఎంజైమ్‌లను రూపొందించడంలో గణనీయమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది.
ESM3 యొక్క ముఖ్య లక్షణం దాని సామర్థ్యం, మోడల్ పెరిగే కొద్దీ దాని సమస్య పరిష్కార సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ఇంకా, ESM3 స్వీయ-అభిప్రాయం మరియు ప్రయోగశాల డేటా ద్వారా తనను తాను మెరుగుపరచుకోగలదు, ఇది ఉత్పత్తి చేసిన ప్రోటీన్ల నాణ్యతను పెంచుతుంది.
వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలలో, ESM3 ఇప్పటికే ఆకట్టుకునే సామర్థ్యాలను చూపించింది. ఉదాహరణకు, ఇది తెలిసిన ఫ్లోరోసెంట్ ప్రోటీన్లకు 58% క్రమం సారూప్యతతో మాత్రమే కొత్త గ్రీన్ ఫ్లోరోసెంట్ ప్రోటీన్ (esmGFP)ని విజయవంతంగా రూపొందించింది.
esmGFP పురోగతి
ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు esmGFP యొక్క ప్రకాశం సహజ GFPకి సమానంగా ఉందని చూపిస్తున్నాయి. అయితే, దీని పరిణామ మార్గం సహజ పరిణామం నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ESM3 500 మిలియన్ సంవత్సరాల సహజ పరిణామాన్ని తక్కువ సమయంలో అనుకరించగలదని చూపిస్తుంది.