开源AlphaFold3来啦！快来亲自尝试预测蛋白质结构！

news/2024/11/28 0:35:51/

引言

随着AlphaFold2的显著成就，DeepMind的AlphaFold3引发了科学界的广泛关注。尽管官方尚未开源AlphaFold3的代码，一些社区开发者已开始基于现有的科学论文尝试复现。本文将介绍如何使用一个名为AlphaFold3复现项目的GitHub代码仓库来进行蛋白质结构预测。
Colorful protein structure against an abstract gradient background.

AlphaFold3简介

AlphaFold3是AlphaFold系列的最新迭代，它利用深度学习技术预测蛋白质结构，特别是蛋白质间的复杂相互作用。此模型通过改进其前身的算法，增强了对多样化生物分子系统的处理能力。

如何使用复现的AlphaFold3代码仓库

环境准备

在开始操作前，确保您的计算环境中已安装Python及必要的科学计算库如PyTorch。这些依赖确保了复现代码的顺利运行。

代码仓库的克隆和依赖安装

首先，克隆仓库并安装必要的Python库：

git clone https://github.com/kyegomez/AlphaFold3.git
cd AlphaFold3
pip install -r requirements.txt

输入张量的生成

在使用模型之前，我们需要准备适当的输入数据。以下是生成输入张量的示例代码：

import torch# 定义批量大小、节点数和特征数
batch_size = 1
num_nodes = 5
num_features = 64# 生成随机的配对表示和单个表示张量
pair_representations = torch.randn(batch_size, num_nodes, num_nodes, num_features)
single_representations = torch.randn(batch_size, num_nodes, num_features)

基因扩散模块的应用

AlphaFold3项目中引入了一个名为Genetic Diffusion的模块，它基于扩散模型直接操作原子坐标，从而预测蛋白质结构。以下是如何使用此模块的示例：

from alphafold3.diffusion import GeneticDiffusion# 创建GeneticDiffusion模块的实例
model = GeneticDiffusion(channels=3, training=True)# 生成随机输入坐标
input_coords = torch.randn(10, 100, 100, 3)# 生成随机真实坐标用于训练
ground_truth = torch.randn(10, 100, 100, 3)# 将输入坐标和真实坐标通过模型传递
output_coords, loss = model(input_coords, ground_truth)# 打印输出坐标和损失值
print(output_coords)
print(loss)

模型的初始化和前向传播

创建并使用AlphaFold3模型的完整示例：

import torch
from alphafold3 import AlphaFold3# 初始化模型
model = AlphaFold3(dim=64, seq_len=5, heads=8, dim_head=64,attn_dropout=0.0, ff_dropout=0.0,global_column_attn=False, pair_former_depth=48,num_diffusion_steps=1000, diffusion_depth=30
)# 创建随机输入数据并执行前向传播
x = torch.randn(1, 5, 5, 64)  # 配对表示
y = torch.randn(1, 5, 64)     # 单个表示
output = model(x, y)# 输出结果张量的形状
print(output.shape)