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KI-Werkzeug

ESM Atlas Bewertung

ESM Atlas ist ein offener Atlas, der Zugang zu Milliarden von vorhergesagten metagenomischen Proteinstrukturen bietet und als kritische Ressource für die biologische Entdeckung und das Proteindesign dient.

shipped 1. Juni 2026researchfreemium
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research
ESM Atlas - AI tool

Warum es wichtig ist

1ESM Atlas, entwickelt von Biohub, umfasst derzeit 6,8 Milliarden Proteinsequenzen und 1,1 Milliarden vorhergesagte Proteinstrukturen.
2Die Plattform nutzt KI, um evolutionäre Verbindungen zwischen Proteinen zu identifizieren, einschließlich entfernt verwandter Gen-Editing-Enzyme.
3ESM Atlas und die zugehörigen Modelle (ESMC, ESMFold2) wurden am 27. Mai 2026 unter Open-Source-Lizenzen veröffentlicht (MIT für Modelle, CC BY 4.0 für Daten).
4Das zugrunde liegende ESMFold2-Modell soll AlphaFold3 in verschiedenen Metriken der Proteinstrukturvorhersage übertreffen.

Stork’s verdict on ESM Atlas

ESM Atlas bietet Milliarden offener metagenomischer Proteinstrukturen, aber sein spezialisierter Fokus erfordert tiefgreifendes Fachwissen.

ESM Atlas reviewed by Stork AI · stork.ai/de/esm-atlas

Über ESM Atlas

Plattformen
Web
Zielgruppe
Researchers and developers in metagenomics and bioinformatics

Führungsteam

Meta AI

Spezifikationen

API-Dokumentation

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist ESM Atlas?

ESM Atlas ist ein von Biohub (einer Initiative der Chan Zuckerberg Initiative) entwickeltes Werkzeug zur Proteinstrukturvorhersage und -erforschung, das Forschern in der Metagenomik und Proteinwissenschaft den Zugang und die Erkundung von Milliarden vorhergesagter metagenomischer Proteinstrukturen ermöglicht. Es dient als offene Ressource für die biologische Entdeckung und das Proteindesign. Die Plattform organisiert und macht einen immensen Datensatz der Proteinbiologie navigierbar, der derzeit 6,8 Milliarden Proteinsequenzen und 1,1 Milliarden vorhergesagte Strukturen umfasst. Sie nutzt KI, um Beziehungen zwischen Proteinen zu identifizieren und aufzudecken, die traditionelle Datenbanken möglicherweise nicht erfasst haben, einschließlich evolutionärer Verbindungen zwischen entfernt verwandten Gen-Editing-Enzymen. Diese Initiative zielt darauf ab, die therapeutische Entdeckung zu beschleunigen, indem empirisches Screening in computergestütztes Design umgewandelt wird.

features

Hauptmerkmale von ESM Atlas

ESM Atlas bietet eine umfassende Reihe von Funktionen, die darauf ausgelegt sind, die Proteinforschung und -entdeckung zu erleichtern, indem fortschrittliche KI-Modelle genutzt werden, um einen unvergleichlichen Zugang zu Proteinstrukturdaten zu ermöglichen. Seine Fähigkeiten reichen vom grundlegenden Datenzugriff bis zur Unterstützung komplexer Proteindesign-Workflows.

  • Offener Zugang zu 1,1 Milliarden vorhergesagten metagenomischen Proteinstrukturen.
  • Umfassende Datenbank vorhergesagter Strukturen, abgeleitet von 6,8 Milliarden Proteinsequenzen.
  • Benutzerfreundliche Oberfläche zum Navigieren und Erforschen der Proteinbiologie.
  • Unterstützt verschiedene Forschungsanwendungen, einschließlich des Verständnisses der Proteinfunktion und der biologischen Entdeckung.
  • Regelmäßige Updates mit neuen Daten und Modellverbesserungen.
  • API verfügbar für programmatischen Zugriff und Integration in benutzerdefinierte Workflows.
  • Ermöglicht die Identifizierung von Beziehungen zwischen Proteinen, einschließlich evolutionärer Verbindungen.
  • Erleichtert die Proteinstrukturvorhersage und das Design neuartiger Proteinbinder.

use cases

Wer sollte ESM Atlas nutzen?

ESM Atlas ist primär für die wissenschaftliche Gemeinschaft konzipiert, die in der Proteinforschung, Bioinformatik und therapeutischen Entwicklung tätig ist. Seine offene Natur und der riesige Datensatz machen es zu einer wertvollen Ressource über mehrere Disziplinen hinweg.

  • Biologen und Bioinformatiker: Zur Erforschung uncharakterisierter Biologie, zum Verständnis der Proteinfunktion und zur Analyse der metagenomischen Proteinvielfalt.
  • Strukturbiologen: Für die Proteinstrukturvorhersage, die Validierung experimenteller Strukturen und die Unterstützung von Proteindesign-Bemühungen.
  • Forscher in der Proteinwissenschaft: Zur Beschleunigung der biologischen Entdeckung und Forschung durch Bereitstellung einer umfassenden Karte der Proteinbiologie.
  • Krankheitsforscher: Zur Identifizierung potenzieller therapeutischer Ziele und zur computergestützten Entwicklung funktionaler Binder, um die frühe Phase der Medikamentenentwicklung zu beschleunigen.
  • Bildungszwecke: Als offene Ressource zum Lehren und Lernen über Proteinstruktur, -funktion und Bioinformatik.

pricing

ESM Atlas Preise & Pläne

Der Biohub ESM Atlas, zusammen mit seinen zugehörigen Modellen ESMC und ESMFold2, ist der globalen wissenschaftlichen Gemeinschaft frei zugänglich. Die Modelle werden unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht, und die Daten sind unter einer CC BY 4.0-Lizenz verfügbar, was eine akademische und kommerzielle Nutzung ohne Einschränkung ermöglicht. Während die Kernmodelle und Daten offen sind, arbeitet der Atlas-Dienst selbst nach einem Freemium-Modell, wobei der API-Zugang ratenbegrenzt ist, um eine faire Nutzung der gemeinsam genutzten Ressourcen zu gewährleisten. Benutzern wird empfohlen, ihre Anfragen zu verwalten, um eine Überbeanspruchung zu vermeiden.

  • Kostenloser Zugang: Der Basiszugang zur ESM Atlas Weboberfläche und ihren 1,1 Milliarden vorhergesagten Proteinstrukturen ist kostenlos.
  • Open-Source-Modelle: Die zugrunde liegenden ESMC- und ESMFold2-Modelle sind unter einer MIT-Lizenz für uneingeschränkte Nutzung frei verfügbar.
  • Offene Daten: Die Proteinstrukturdaten sind unter einer CC BY 4.0-Lizenz verfügbar, die eine breite Nutzung und Weiterverbreitung erlaubt.

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ESM Atlas vs. Wettbewerber

ESM Atlas, insbesondere durch sein zugrunde liegendes ESMFold2-Modell, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Proteinstrukturvorhersage und dem Datenbankumfang dar und fordert etablierte Plattformen wie Google DeepMinds AlphaFold direkt heraus. Seine Open-Source-Natur und der Fokus auf metagenomische Vielfalt bieten deutliche Vorteile.

1
AlphaFold Protein Structure Database

Offers a vast, highly accurate database of over 200 million predicted protein structures, covering nearly all catalogued proteins known to science.

Similar to ESM Atlas in providing a large, open-access database of predicted protein structures for research. While ESM Atlas specifically focuses on metagenomic proteins and emphasizes speed with its language model, AlphaFold is renowned for its high accuracy across a broader range of proteins and has a larger overall database size, though not exclusively metagenomic.

2
RoseTTAFold (Baker Lab)

Integrates deep learning with traditional energy-based methods to predict tertiary protein structures and protein-protein interactions, including complete biological assemblies.

Unlike ESM Atlas, which is a pre-computed atlas of metagenomic structures, RoseTTAFold is a powerful AI prediction tool that researchers use to generate structures on demand, including protein complexes, rather than browsing a pre-existing database.

3
OpenProtein.AI

Provides a no-code platform with powerful foundation models for protein engineering, structure/function prediction, and model training, making advanced AI accessible to biologists.

While ESM Atlas is a static atlas of predicted structures, OpenProtein.AI offers an interactive platform for designing and predicting new proteins using AI, including custom model training. It targets researchers but focuses on active protein engineering rather than just providing access to a pre-computed database, and offers a free tier for academia.

4

A single-sequence based model that excels at predicting structures for orphan proteins and in antibody design without requiring multiple sequence alignments (MSAs), offering a balance between speed and accuracy.

Similar to ESMFold (the underlying model for ESM Atlas) in being a single-sequence based prediction tool, OmegaFold offers an alternative for researchers needing fast predictions, especially for proteins lacking evolutionary information. Unlike the pre-computed ESM Atlas, OmegaFold is a tool for on-demand prediction, often used for novel or de novo designed proteins.

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