一文读懂AlphaFold模型评估：从LDDT到GDT-TS的核心指标解析
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你是否曾困惑于AlphaFold预测结果中的数值含义？为何同样的蛋白质结构，不同指标会给出迥异评分？本文将系统解析AlphaFold中最关键的两个结构评估指标——LDDT（局部距离差异测试）和GDT-TS（全局距离测试），通过代码实例和应用场景说明，帮助你准确解读模型输出质量。读完本文你将掌握：
- LDDT分数的计算逻辑与源码实现
- GDT-TS的评估原理及适用场景
- 如何通过指标判断模型预测可靠性
LDDT：局部结构相似性的量化标准
LDDT（Local Distance Difference Test，局部距离差异测试）是AlphaFold中用于评估预测结构与真实结构局部相似性的核心指标，其源码实现位于alphafold/model/lddt.py。该指标通过比较蛋白质结构中原子对之间的距离差异来量化模型准确性，取值范围为0-1，越接近1表示预测质量越高。
计算原理与代码实现
LDDT的计算分为四个关键步骤：
- 构建真实结构与预测结构的距离矩阵
- 筛选距离小于阈值（默认15Å）的原子对
- 计算距离差异的L1范数并划分到四个区间
- 加权平均得到最终分数
核心代码实现如下：
def lddt(predicted_points, true_points, true_points_mask, cutoff=15., per_residue=False):
# 构建距离矩阵
dmat_true = jnp.sqrt(1e-10 + jnp.sum((true_points[:, :, None] - true_points[:, None, :])**2, axis=-1))
dmat_predicted = jnp.sqrt(1e-10 + jnp.sum((predicted_points[:, :, None] - predicted_points[:, None, :])**2, axis=-1))
# 筛选符合条件的原子对
dists_to_score = (
(dmat_true < cutoff).astype(jnp.float32) * true_points_mask *
jnp.transpose(true_points_mask, [0, 2, 1]) *
(1. - jnp.eye(dmat_true.shape[1])) # 排除自身相互作用
)
# 计算距离差异并评分
dist_l1 = jnp.abs(dmat_true - dmat_predicted)
score = 0.25 * ((dist_l1 < 0.5).astype(jnp.float32) +
(dist_l1 < 1.0).astype(jnp.float32) +
(dist_l1 < 2.0).astype(jnp.float32) +
(dist_l1 < 4.0).astype(jnp.float32))
# 归一化处理
reduce_axes = (-1,) if per_residue else (-2, -1)
norm = 1. / (1e-10 + jnp.sum(dists_to_score, axis=reduce_axes))
return norm * (1e-10 + jnp.sum(dists_to_score * score, axis=reduce_axes))
关键参数与阈值设置
LDDT计算中包含三个关键参数：
cutoff：距离阈值，默认15Å，仅考虑真实结构中距离小于此值的原子对per_residue：是否计算每个残基的得分，默认False- 距离差异区间：0.5Å、1.0Å、2.0Å和4.0Å，分别对应0.25的权重
测试用例展示了不同距离差异对结果的影响：
- 距离差异<0.5Å：得分+0.25
- 0.5Å≤差异<1.0Å：得分+0.25
- 1.0Å≤差异<2.0Å：得分+0.25
- 2.0Å≤差异<4.0Å：得分+0.25
- 差异≥4.0Å：不得分
GDT-TS：全局结构相似性评估
GDT-TS（Global Distance Test - Total Score，全局距离测试总分）是另一种广泛使用的蛋白质结构评估指标，虽然AlphaFold源码中未直接实现，但在模型评估和CASP竞赛中常被用作补充指标。该指标通过计算不同距离阈值下的残基对齐比例，更适合评估整体结构相似性。
评估原理与应用场景
GDT-TS的计算流程：
- 对预测结构与真实结构进行刚体叠加
- 计算所有Cα原子的距离偏差
- 统计距离小于1Å、2Å、4Å和8Å的残基比例
- 取平均值得到GDT-TS分数（0-100）
与LDDT相比，GDT-TS具有以下特点：
- 对整体结构相似性更敏感
- 受全局空间排布影响更大
- 在长程相互作用评估中表现更优
- 与视觉相似性感知更一致
指标对比与实际应用
LDDT与GDT-TS的核心差异
| 特性 | LDDT | GDT-TS |
|---|---|---|
| 计算基础 | 距离矩阵差异 | 残基位置偏差 |
| 空间范围 | 局部结构（<15Å） | 全局结构 |
| 对叠加依赖 | 无 | 有（需刚体叠加） |
| 取值范围 | 0-1 | 0-100 |
| 优势场景 | 局部相互作用评估 | 整体折叠模式评估 |
实际案例分析
在lddt_test.py的测试用例中，我们可以看到不同变换对LDDT分数的影响：
# 测试用例：旋转不影响LDDT分数
def test_lddt(self):
# 真实结构：[[0,0,0], [5,0,0], [10,0,0]]
# 预测结构：[[0,0,0], [0,5,0], [0,10,0]]（90°旋转）
result = lddt(predicted_pos, true_pos, true_points_mask)
np.testing.assert_almost_equal(result, [1, 1, 1]) # 分数保持1.0
此案例表明LDDT对旋转变换不敏感，更适合评估局部结构细节；而GDT-TS会因整体坐标变换导致分数变化，更适合评估全局结构相似性。
指标解读与模型优化建议
分数区间与结构质量判断
| LDDT分数 | GDT-TS分数 | 结构质量 | 可靠性 |
|---|---|---|---|
| >0.8 | >90 | 极高 | 可用于药物设计 |
| 0.7-0.8 | 80-90 | 高 | 适合功能分析 |
| 0.5-0.7 | 60-80 | 中等 | 需谨慎解读 |
| <0.5 | <60 | 低 | 仅作参考 |
基于指标的模型优化方向
当LDDT分数较低时，可从以下方面优化：
- 检查MSA质量：增加同源序列数量(alphafold/data/msa_identifiers.py)
- 调整预测参数：增加recycling次数或模型数量
- 启用松弛过程：使用alphafold/relax/relax.py优化结构
- 选择合适模型：对多链蛋白使用multimer模型
总结与最佳实践
AlphaFold通过LDDT和GDT-TS等指标为蛋白质结构预测提供了量化评估标准。在实际应用中，建议：
- 将LDDT作为主要评估指标（源码直接支持）
- 结合可视化工具观察局部结构细节
- 对关键功能位点进行单独评估
- 参考技术文档中的最新优化策略
通过本文介绍的指标解析方法，你可以更精准地判断模型预测质量，为后续的结构分析和功能研究奠定基础。对于大规模蛋白质组预测，可结合server/example.json中的配置模板，批量设置评估参数，提高分析效率。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
