ESM（EvolutionaryScale Model）是一个先进的生成式语言模型，专为生物蛋白质的研究而设计。它能够预测蛋白质的序列、结构和功能，为生物学领域提供新的可能性。ESM3是ESM家族的旗舰模型，擅长同时对序列、结构和功能进行推理，并支持通过迭代采样生成完整预测。ESM C则是专注于蛋白质表示学习的模型，提供高效的嵌入表示。
GearBind是一个利用几何图神经网络预测蛋白质结合亲和力变化的工具，特别适用于抗体亲和力成熟的研究。该项目结合了预训练和对比学习的技术，能够高效地分析蛋白质结合亲和力的变化，为生物信息学和蛋白质工程领域提供了强大的支持。
