Model details
模型介绍
中文整理# Dayhoff 模型卡片
## 概述
Dayhoff 是一个蛋白质序列数据与生成式语言模型的整合资源库，整合了33.4亿个蛋白质序列，涵盖17亿个宏基因组和自然蛋白质序列簇（GigaRef）、4600万个结构衍生的合成序列（BackboneRef）以及1600万个多重序列比对（OpenProteinSet）。该模型用于蛋白质语言模型的广泛研究。
## 主要能力
- 无条件设计蛋白质序列
- 在 ProteinGym 上进行零样本突变效应预测
- 基于 RFDiffusion 和 MotifBench 在序列空间中为结构基序设计支架
- 同源物条件化（使用 Dayhoff-3b-GR-HM 和 Dayhoff-3b-GR-HM-c）
- 原生支持零样本预测突变对适应度的影响
- 通过进化或结构背景条件化来搭建结构基序支架
- 在指定家族内进行引导式新型蛋白质生成
## 输入输出
- 输入：单个序列或展开的多重序列比对（MSA）
- 输出：蛋白质序列或同源蛋白质序列集
运行要求
- PyTorch 2.7.1
- CUDA 12.8 及以上
- 依赖包：mamba-ssm、causal-conv1d、flash-attn
- 1.7亿参数模型：8块 NVIDIA A100 或 8块 NVIDIA H100 GPU（使用分布式数据并行）
- 30亿参数模型：176块 NVIDIA H100 GPU（使用完全分片数据并行）
基本用法
推荐通过 HuggingFace 接口使用这些模型和数据集。建议使用 uv 并创建干净的虚拟环境。
限制
- 仅限生成蛋白质序列或同源蛋白质序列集，不得用于自然语言或其他生物序列（如DNA序列）
- 不保证所有生成的序列都真实可信
- 难以生成与任何自然序列均无同源性的高质量序列
License
MIT 许可证
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