Predicción de estructura de proteínas
Obtén estructuras 3D desde secuencias con ESMFold, sin búsqueda de alineamientos múltiples. Revisa la confianza de cada región antes de interpretar el target.
Sectores / 08 / Industria y ciencia
Farmacéutica y biotecnología
De una secuencia o un SMILES a una hipótesis que investigar.
Estructura de proteínas, análisis de secuencias y propiedades moleculares para drug discovery. Explora ESMFold, ESM-2 y MoLFormer para investigar targets y compuestos.
Conecta predicciones y representaciones con tu pipeline de investigación y la evidencia experimental de tu equipo.
Datos científicos y documentación
Del target a los candidatos que quieres estudiar.
Estructuras, secuencias, propiedades y literatura: un modelo para cada etapa de investigación.
Análisis de secuencias y variantes
Utiliza embeddings de ESM-2 para comparar secuencias y entrenar predictores de propiedades o efectos de variantes con datos de tu proyecto.
Propiedades moleculares y QSAR
Utiliza representaciones de SMILES como base de predictores adaptados a propiedades. Define la propiedad y los datos de evaluación.
Literatura sobre targets y compuestos
Adapta BiomedBERT para extraer entidades y clasificar publicaciones biomédicas en inglés. Relaciona los hallazgos con targets y compuestos conservando las referencias.
Con QDivZero / Farmacéutica y biotecnología
Un pipeline de drug discovery, con tus datos.
Combina secuencias de proteínas, moléculas en SMILES y literatura biomédica. Evalúa el despliegue de cada modelo y contrasta sus resultados con la evidencia de tu proyecto.
Un posible flujo
- Secuencias, SMILES y literatura
- Modelo especializado
- Estructura o representación
- Evaluación experimental
Open-weight / Farmacéutica y biotecnología
Modelos para tu sector
ESMFold para estructuras de proteínas, ESM-2 para secuencias, MoLFormer para representaciones moleculares y BiomedBERT para literatura biomédica. Cada modelo cubre una tarea concreta de investigación.
Estructura de proteínas
ESMFold
Estructuras 3D de proteínas desde su secuencia, con soporte en Transformers y sin búsqueda de alineamientos múltiples.
Transformers · despliegue propioVer modeloSecuencias proteicas
ESM-2 650M
Representaciones de secuencias proteicas como base para modelos adaptados a una tarea.
Referencia de Hugging FaceVer modeloRepresentación molecular
MoLFormer-XL
Embeddings de moléculas en formato SMILES y base para predicción de propiedades con adaptación.
Referencia de Hugging FaceVer modeloNLP biomédico · inglés
BiomedBERT
Encoder preentrenado en PubMed y PMC para adaptar extracción o clasificación de texto biomédico.
Referencia de Hugging FaceVer modeloFarmacéutica y biotecnología
Preguntas sobre IA en Farmacéutica y biotecnología
¿Para qué sirve ESMFold en investigación farmacéutica?
ESMFold predice la estructura 3D de una proteína a partir de su secuencia y puede apoyar el análisis estructural de un target. No necesita una búsqueda de alineamientos múltiples ni bases externas para inferencia. Revisa la confianza por región y contrasta la predicción con la evidencia disponible; no calcula afinidad proteína-ligando.
¿Qué diferencia hay entre ESMFold, ESM-2 y MoLFormer?
ESMFold devuelve una estructura de proteína; ESM-2 produce representaciones de secuencias que puedes utilizar en modelos adaptados; MoLFormer representa moléculas desde SMILES para tareas como predicción de propiedades. Son piezas complementarias: elige según los datos de entrada y la salida que necesita tu investigación.
¿MoLFormer genera nuevas moléculas o predice propiedades directamente?
El checkpoint enlazado es una base de representaciones moleculares, no un generador de moléculas. Puedes utilizar sus embeddings o adaptar un predictor con datos de una propiedad concreta. Para tareas de QSAR, define etiquetas, particiones y evaluación acordes con tu proyecto.
¿Qué datos preparo para evaluar un pipeline de drug discovery?
Prepara secuencias de aminoácidos para ESMFold y ESM-2, SMILES para MoLFormer y texto biomédico en inglés para BiomedBERT. Conserva identificadores de target, compuesto y fuente. Para modelos adaptados, separa datos de entrenamiento y evaluación y reserva evidencia experimental para comprobar la utilidad de las salidas.
¿Qué aporta BiomedBERT a la investigación de targets y compuestos?
BiomedBERT es un encoder preentrenado con textos de PubMed y PMC en inglés. Puedes adaptarlo para extracción de entidades o clasificación de literatura biomédica. Conserva referencias a artículos y pasajes; es una tarea documental complementaria a la predicción molecular, no un predictor de afinidad.
¿Cómo calculo el coste de inferencia de un modelo de proteínas?
La longitud de las secuencias, el modelo, el tamaño del lote y la configuración afectan al tiempo y la memoria. Prueba secuencias representativas de tu proyecto y mide ambos recursos. En ESMFold, comprueba también el efecto de los ajustes de inferencia antes de estimar capacidad y coste para un lote mayor.
¿Puedo conectar resultados moleculares con un LIMS o cuaderno electrónico?
Tu pipeline puede guardar predicciones y representaciones mediante las interfaces disponibles en esas herramientas. Mantén identificadores de compuesto, target, experimento y versión de modelo. Tu aplicación valida el formato y registra los resultados sin confundirlos con los datos medidos en un ensayo.
¿ESMFold tiene soporte en Hugging Face y puedo desplegarlo con QDivZero?
El checkpoint facebook/esmfold_v1 tiene licencia MIT y soporte en Transformers mediante EsmForProteinFolding. Actualmente no está servido por un Inference Provider de Hugging Face: requiere un despliegue propio. Para valorar su despliegue con QDivZero, comparte dependencias, recursos y formatos de entrada y salida; la compatibilidad se revisa antes de definir la solución.
¿Cómo valido estructuras y predicciones de propiedades antes de ampliar su uso?
Para estructuras, revisa la confianza por región y compara con estructuras experimentales disponibles. Para propiedades moleculares, evalúa con compuestos reservados y revisa el rendimiento fuera del dominio de entrenamiento. Conserva versiones y configuraciones para comparar ejecuciones; las predicciones orientan la investigación y necesitan contraste experimental.
Elige una tarea de drug discovery. Evalúa su modelo.
Comparte target, formato de entrada y volumen de inferencia para valorar la compatibilidad de tu despliegue.