GeoDiff 项目使用教程

GeoDiff 项目使用教程

1. 项目介绍

GeoDiff 是一个用于分子构象生成的几何扩散模型，由 Minkai Xu 等人开发，并在 ICLR 2022 上进行了口头报告。该项目的主要目标是利用几何扩散模型生成高质量的分子构象，适用于计算化学和生物信息学领域。

GeoDiff 的核心思想是通过扩散过程来生成分子的三维构象，这种方法在生成复杂分子结构时表现出色。项目提供了完整的代码实现、预处理数据集以及训练和评估脚本，方便用户快速上手和应用。

2. 项目快速启动

2.1 环境配置

推荐使用 Conda 来配置环境：

# 克隆环境
conda env create -f env.yml

# 激活环境
conda activate geodiff

# 安装 PyG
conda install pytorch-geometric=1.7.2=py37_torch_1.8.0_cu102 -c rusty1s -c conda-forge

2.2 数据准备

项目提供了预处理的数据集，用户可以直接下载并放置在指定目录中：

# 下载预处理数据集
# 数据集链接：https://drive.google.com/drive/folders/1...

# 将数据集放置在指定目录
# 例如：/configs/qm9_default.yml 中的 dataset 变量指定的路径

2.3 模型训练

使用提供的配置文件进行模型训练：

# 默认设置
python train.py /config/qm9_default.yml
python train.py /config/drugs_default.yml

# 使用较少的 timesteps 进行训练（如附录 D.2 所述）
python train.py /config/drugs_1k_default.yml

训练过程中，模型检查点、配置文件和训练日志将保存在 --logdir 指定的目录中。

2.4 模型生成

使用训练好的模型生成分子构象：

# 生成构象
python test.py $[log]/$[model]/checkpoints/$[iter].pt \
  --start_idx 800 --end_idx 1000

3. 应用案例和最佳实践

3.1 分子构象生成

GeoDiff 可以用于生成复杂分子的三维构象，适用于药物设计、材料科学等领域。通过调整模型参数和数据集，用户可以生成符合特定需求的分子构象。

3.2 属性预测

项目还提供了属性预测的功能，用户可以生成分子构象并评估其属性，如化学性质、生物活性等。

4. 典型生态项目

4.1 PyTorch Geometric

GeoDiff 依赖于 PyTorch Geometric 库，该库提供了丰富的图神经网络工具，适用于处理分子数据。

4.2 RDKit

RDKit 是一个开源的化学信息学工具包，常用于分子数据的处理和分析。GeoDiff 可以与 RDKit 结合使用，进一步提升分子构象生成的质量和效率。

通过以上步骤，用户可以快速上手 GeoDiff 项目，并将其应用于实际的分子构象生成和属性预测任务中。