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Ferramenta de IA

Revisão do ESM Atlas

ESM Atlas é um atlas aberto que fornece acesso a bilhões de estruturas proteicas metagenômicas previstas, servindo como um recurso crítico para a descoberta biológica e o design de proteínas.

shipped 1 de jun. de 2026researchfreemium
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research
ESM Atlas - AI tool

Por que importa

1O ESM Atlas, desenvolvido pela Biohub, atualmente abrange 6,8 bilhões de sequências de proteínas e 1,1 bilhão de estruturas proteicas previstas.
2A plataforma utiliza IA para identificar ligações evolutivas entre proteínas, incluindo enzimas de edição genética distantemente relacionadas.
3O ESM Atlas e seus modelos associados (ESMC, ESMFold2) foram lançados em 27 de maio de 2026, sob licenças de código aberto (MIT para modelos, CC BY 4.0 para dados).
4O modelo subjacente ESMFold2 é alegado superar o AlphaFold3 em várias métricas de previsão de estrutura proteica.

Stork’s verdict on ESM Atlas

ESM Atlas oferece bilhões de estruturas proteicas metagenômicas abertas, mas seu foco especializado exige profunda expertise no domínio.

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

Sobre o ESM Atlas

Plataformas
Web
Público-alvo
Researchers and developers in metagenomics and bioinformatics

Liderança

Meta AI

Especificações

Documentação API

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é o ESM Atlas?

ESM Atlas é uma ferramenta de previsão e exploração de estrutura proteica desenvolvida pela Biohub (uma iniciativa da Chan Zuckerberg Initiative) que permite a pesquisadores em metagenômica e ciência de proteínas acessar e explorar bilhões de estruturas proteicas metagenômicas previstas. Serve como um recurso aberto para descoberta biológica e design de proteínas. A plataforma organiza e torna navegável um imenso conjunto de dados de biologia de proteínas, abrangendo atualmente 6,8 bilhões de sequências de proteínas e 1,1 bilhão de estruturas previstas. Ela utiliza IA para identificar e revelar relações entre proteínas que bancos de dados tradicionais podem não ter capturado, incluindo ligações evolutivas entre enzimas de edição genética distantemente relacionadas. Esta iniciativa visa acelerar a descoberta terapêutica, transformando a triagem empírica em design guiado por computação.

features

Principais Recursos do ESM Atlas

O ESM Atlas oferece um conjunto abrangente de recursos projetados para facilitar a pesquisa e descoberta de proteínas, utilizando modelos avançados de IA para oferecer acesso incomparável a dados estruturais de proteínas. Suas capacidades se estendem desde o acesso básico a dados até o suporte a fluxos de trabalho complexos de design de proteínas.

  • Acesso aberto a 1,1 bilhão de estruturas proteicas metagenômicas previstas.
  • Banco de dados abrangente de estruturas previstas derivadas de 6,8 bilhões de sequências de proteínas.
  • Interface amigável para navegar e explorar a biologia de proteínas.
  • Suporta várias aplicações de pesquisa, incluindo a compreensão da função proteica e a descoberta biológica.
  • Atualizações regulares com novos dados e melhorias de modelo.
  • API disponível para acesso programático e integração em fluxos de trabalho personalizados.
  • Permite a identificação de relações entre proteínas, incluindo ligações evolutivas.
  • Facilita a previsão da estrutura proteica e o design de novos ligantes proteicos.

use cases

Quem Deve Usar o ESM Atlas?

O ESM Atlas é projetado principalmente para a comunidade científica engajada em pesquisa de proteínas, bioinformática e desenvolvimento terapêutico. Sua natureza aberta e vasto conjunto de dados o tornam um recurso valioso em múltiplas disciplinas.

  • Biólogos e Bioinformacionistas: Para explorar biologia não caracterizada, compreender a função proteica e analisar a diversidade de proteínas metagenômicas.
  • Biólogos Estruturais: Para previsão de estrutura proteica, validação de estruturas experimentais e orientação de esforços de design de proteínas.
  • Pesquisadores em Ciência de Proteínas: Para acelerar a descoberta e pesquisa biológica, fornecendo um mapa abrangente da biologia de proteínas.
  • Pesquisadores de Doenças: Para identificar potenciais alvos terapêuticos e projetar computacionalmente ligantes funcionais para acelerar a descoberta de medicamentos em estágio inicial.
  • Fins Educacionais: Como um recurso aberto para ensinar e aprender sobre estrutura, função e bioinformática de proteínas.

pricing

Preços e Planos do ESM Atlas

O Biohub ESM Atlas, juntamente com seus modelos associados ESMC e ESMFold2, está disponível gratuitamente para a comunidade científica global. Os modelos são lançados sob uma licença MIT, e os dados estão disponíveis sob uma licença CC BY 4.0, permitindo o uso acadêmico e comercial sem restrições. Embora os modelos e dados centrais sejam abertos, o serviço Atlas em si opera em um modelo freemium, com o acesso à API sendo limitado por taxa para garantir o uso justo dos recursos compartilhados. Os usuários são aconselhados a gerenciar suas solicitações para evitar o uso excessivo.

  • Acesso Gratuito: O acesso básico à interface web do ESM Atlas e suas 1,1 bilhão de estruturas proteicas previstas é gratuito.
  • Modelos de Código Aberto: Os modelos subjacentes ESMC e ESMFold2 estão disponíveis gratuitamente sob uma licença MIT para uso irrestrito.
  • Dados Abertos: Os dados de estrutura proteica estão disponíveis sob uma licença CC BY 4.0, permitindo amplo uso e redistribuição.

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ESM Atlas vs Concorrentes

O ESM Atlas, particularmente através de seu modelo subjacente ESMFold2, representa um avanço significativo na previsão de estrutura proteica e na escala de banco de dados, desafiando diretamente plataformas estabelecidas como o AlphaFold da Google DeepMind. Sua natureza de código aberto e foco na diversidade metagenômica proporcionam vantagens distintas.

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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