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Esm2 T6 8M UR50D Sequence Classifier V1

由 Xenova 开发
基于ESM-2蛋白质语言模型的序列分类器，用于蛋白质序列的零样本分类任务。
文本分类
Transformers
#蛋白质序列分类#零样本学习#生物信息学
下载量 25
发布时间 : 12/10/2023
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是一个基于ESM-2架构的蛋白质序列分类器，专门设计用于对蛋白质序列进行零样本分类。它采用了ESM-2小型版本(t6_8M)作为基础模型，并在UR50D数据集上进行训练。

模型特点

零样本分类能力
无需特定训练即可对蛋白质序列进行分类
轻量级模型
基于ESM-2的小型版本(t6_8M)，参数较少但效率高
ONNX兼容性
提供ONNX权重，支持在浏览器环境中通过transformers.js运行

模型能力

蛋白质序列分类
零样本学习
生物序列分析

使用案例

生物信息学
蛋白质功能预测
根据蛋白质序列预测其可能的功能类别
蛋白质家族分类
将未知蛋白质序列分类到已知蛋白质家族中