Protenix 蛋白质结构预测工具完整使用指南

Protenix 蛋白质结构预测工具完整使用指南

【免费下载链接】Protenix A trainable PyTorch reproduction of AlphaFold 3. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Protenix

Protenix 是由字节跳动开源的一个基于 PyTorch 的 AlphaFold 3 可训练再现项目，专注于高精度蛋白质结构预测。该工具继承了 AlphaFold 的核心功能并在此基础上进行了优化和扩展，为科研人员和开发者提供强大的蛋白质结构预测和研究工具。

环境准备与安装

系统要求

• Python 3.11 或更高版本
• PyTorch 2.7.1
• 支持 NVIDIA GPU（可选）

安装方法

通过 PyPI 安装（推荐）

pip3 install protenix

在仅 CPU 机器上安装

对于只在 CPU 上进行开发的情况，可以使用以下命令：

python3 setup.py develop --cpu

使用 Docker 安装

如果您对模型训练感兴趣，建议使用 Docker 进行安装：

docker pull bytedance/protenix

依赖安装

确保安装所有必需的依赖项：

pip3 install -r requirements.txt

快速开始

准备输入数据

从 PDB 文件转换

如果您有 PDB 或 CIF 文件，可以将其转换为 JSON 文件进行推理：

# 下载示例 PDB 文件
wget https://files.rcsb.org/download/7pzb.pdb

# 转换为 JSON 格式
protenix tojson --input examples/7pzb.pdb --out_dir ./output

输入 JSON 格式

Protenix 支持多种输入格式，以下是基本结构：

{
    "sequences": [
        {
            "proteinChain": {
                "sequence": "MGSSHHHHHHSSGLVPRGSHMSGKIQHKAVVPAPSRIPLTLSEIEDLRRKGFNQTEIAELYGVTRQAVSWHKKTYGGRLTTRQIVQQNWPWDTRKPHDKSKAFQRLRDHGEYMRVGSFRTMSEDKKKRLLSWWKMLRDNDLVLEFDPSIEPYEGMAGGGFRYVPRDISDDDLLIRVNEHTQLTAEGELLWSWPDDIEELLSEP",
            "count": 1,
            "msa": {
                "precomputed_msa_dir": "./examples/7r6r/msa/1",
                "pairing_db": "uniref100"
            }
        }
    ],
    "name": "7r6r"
}

运行预测

使用预计算 MSA 进行预测

protenix predict --input examples/example.json --out_dir ./output --seeds 101

无预计算 MSA 的预测

如果 JSON 文件中没有包含预计算的 MSA 目录，可以使用以下命令：

protenix predict --input examples/example_without_msa.json --out_dir ./output --seeds 101,102 --use_msa_server

批量预测

对于多个输入文件，可以使用批量预测模式：

protenix predict --input ./jsons_dir/ --out_dir ./output

实用示例

示例 1：基础蛋白质预测

# 使用默认参数进行预测
protenix predict --input examples/example.json --out_dir ./output

示例 2：多种子预测

# 使用多个种子提高预测准确性
protenix predict --input examples/example.json --out_dir ./output --seeds 101,102,103

示例 3：约束引导预测

Protenix 支持指定接触点（残基和原子级别）和口袋约束作为额外指导：

protenix predict --input examples/example_constraint_msa.json --out_dir ./output --seeds 101

性能优化

启用高效内核

要启用优化的 LayerNorm 和 EvoformerAttention 内核以加速推理：

export LAYERNORM_TYPE=fast_layernorm
protenix predict --input examples/example.json --out_dir ./output

轻量级模型

对于资源受限的场景，可以使用 Protenix-Mini 轻量级变体：

protenix predict --input examples/example.json --out_dir ./output --model_name "protenix_mini_esm_v0.5.0"

输出结果分析

主要输出文件

• 预测坐标文件：包含预测的原子坐标
• 置信度分数：包含 pLDDT、pTM 等质量指标
• 可视化文件：支持 3D 结构可视化

结果解读

预测结果包含多个质量指标，帮助评估预测的可靠性：

• pLDDT：局部距离差异测试分数
• pTM：模板建模分数
• 接触概率：残基间接触概率

故障排除

常见问题

1. 内存不足

   • 减小批次大小
   • 使用轻量级模型

2. 推理速度慢

   • 启用高效内核
   • 减少扩散步骤数

3. 预测质量差

   • 增加种子数量
   • 使用约束特征

最佳实践

1. 数据预处理

   • 确保输入序列格式正确
   • 验证 MSA 文件完整性

2. 参数调优

   • 根据序列长度调整循环次数
   • 选择合适的扩散步骤数

3. 结果验证

   • 检查置信度分数
   • 比较不同种子的预测结果

通过遵循本指南，您可以充分利用 Protenix 进行高质量的蛋白质结构预测。该工具为科研和开发提供了强大的基础，支持从基础研究到实际应用的多种场景。

【免费下载链接】Protenix A trainable PyTorch reproduction of AlphaFold 3. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Protenix