基于昇腾适配DeepMind团队发布的蛋白质结构预测模型OpenFold

1. 摘要

OpenFold是一种基于深度学习的蛋白质结构预测模型，广泛应用于蛋白质从头预测、功能位点解析、突变效应模拟等领域。该模型的核心目标是通过大规模预训练和多阶段优化，从氨基酸序列中高效、准确地推断蛋白质的三维结构。OpenFold结合了Transformer架构和几何优化模块，显著提高了结构预测的精度和速度。该模型的部署包含详细的微调教程、模型训练、推理优化等内容，为研究人员提供了全面的技术支持。

2. OpenFold介绍

OpenFold是由DeepMind团队开发的一种高效蛋白质结构预测模型。该模型在AlphaFold2的基础上进行了多项改进，进一步提升了蛋白质结构预测的准确性和计算效率。其核心算法包括大规模预训练的Transformer模型和几何优化模块，能够从氨基酸序列中快速推断出蛋白质的三维结构。通过多阶段优化和大规模数据集的训练，该模型在蛋白质从头预测、功能位点解析、突变效应模拟等领域展现了卓越的性能。此外，OpenFold的部署文档详细介绍了模型的微调、训练、推理优化等步骤，为研究人员提供了全面的技术支持，推动了蛋白质结构预测技术的广泛应用。

3. OpenFold网络架构

OpenFold的模型架构由三个核心模块构成：输入嵌入层、Evoformer堆叠模块和结构解码器。输入数据整合了多序列比对（MSA）、模板特征、氨基酸序列及进化信息，形成高维生物特征张量。通过分阶段嵌入与特征融合，数据首先被压缩至低维隐空间，随后由多尺度Evoformer模块进行全局-局部特征交互，最终通过几何约束的结构解码器输出蛋白质的3D原子坐标与置信度。

3.1 输入嵌入层

为统一处理异构生物特征并降低计算复杂度，OpenFold采用混合嵌入策略：

• MSA嵌入：使用1D卷积核（宽度=3，步长=1）对MSA序列进行通道压缩，配合层归一化（LayerNorm）稳定训练。

• 模板嵌入：通过残差连接的3D卷积（核3×3×3，步长1×2×2）提取模板结构特征，输出通道数对齐主嵌入空间。

• 序列特征投影：氨基酸物理化学属性经全连接层映射至隐空间，与上述嵌入结果拼接，形成初始隐状态张量（维度：C×L，L为序列长度）。

3.2 Evoformer堆叠模块

该模块由48层对称Evoformer块构成，采用双路处理机制：

• 全局注意力通路：引入轴向注意力机制，在序列维度（L）和MSA行维度（N）交替执行缩放余弦注意力，计算效率较传统Transformer提升3.2倍。每层包含：

• 局部结构通路：使用门控卷积网络（核大小=5，膨胀率=2）捕获局部氨基酸环境特征，配合三角更新机制建模残基间几何关系。每层输出经GroupNorm归一化后与全局通路特征融合。

3.3 结构解码器

• 主干几何生成：基于隐变量通过迭代对齐层（Invariant Point Attention, IPA）逐步优化主链扭转角

• 侧链重建：采用条件随机场（CRF）对侧链构象进行能量最小化采样，结合Rosetta能量函数约束立体化学合理性。

• 输出层：最终通过SE(3)-等变全连接层输出原子坐标（维度：L×37×3，37为每个残基原子数）及置信度热图（分辨率1Å）。

4. 核心组件安装

4.1 组件版本

hdk：24.1.0.3

cann：8.0.RC3

python：3.9.2

torch：2.1.0

torch_npu：2.1.0.post6

openfold：1.0.0

torchaudio：2.1.0

torchmetrics：1.7.1

torchvision：0.16.0

pytorch-lightning：1.6.5

4.2 起容器

docker run -it \

--privileged=true \

--device /dev/davinci0 \

--device /dev/davinci1 \

--device /dev/davinci2 \

--device /dev/davinci3 \

--device /dev/davinci4 \

--device /dev/davinci5 \

--device /dev/davinci6 \

--device /dev/davinci7 \

--device /dev/davinci_manager \

--device /dev/devmm_svm \ --device /dev/hisi_hdc \

-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \

-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \

-v /usr/bin/hccn_tool:/usr/bin/hccn_tool \

-v /usr/local/Ascend/driver/lib64/common:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common \

-v /usr/local/Ascend/driver/lib64/driver:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver \

-v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info

\ -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \

--name openfold 27913b525135 /bin/bash

4.3 安装Openfold

注：如果直接git clone安装，则默认安装的是2.0.0版本的openfold，我们需要的是1.0.0版本

4.3.1 下载源码

git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/aqlaboratory/openfold.git ./openfold

4.3.2 将版本修改为1.0.0

cd ./openfold/ git rev-parse -q --verify 'sha^4b41059694619831a7db195b7e0988fc4ff3a307'

git fetch -q https://github.com/aqlaboratory/openfold.git4b41059694619831a7db195b7e0988fc4ff3a307

git checkout -q 4b41059694619831a7db195b7e0988fc4ff3a307

du -sh

再vi setup.py查看，此时就变成了1.0.0版本

4.3.3 修改openfold的setup.py文件

vi /home/openfold/setup.py

在头部从torch.utils.cpp_extension中增加对cppextension的引用

修改get_cuda_bare_metal_version函数，增加对有没有cuda的判断

修改ext_modules的内容如下