AlphaFold 3核心组件剖析：Evoformer与Diffusion Transformer
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/alp/alphafold3 AlphaFold 3作为蛋白质结构预测领域的革命性工具，其核心能力源于两大关键组件：Evoformer与Diffusion Transformer。这两个模块通过精妙的设计实现了从序列到结构的精准映射，彻底改变了传统结构生物学研究范式。官方文档：README.md
Evoformer：进化信息编码的核心引擎
Evoformer模块负责从蛋白质序列及其进化相关序列（MSA，多序列比对）中提取关键生物物理特征，为后续结构预测奠定基础。其核心代码实现位于src/alphafold3/model/network/evoformer.py，通过多层迭代处理实现特征的深度挖掘。
核心功能架构
Evoformer的核心处理流程包含三个关键步骤：
- 序列-配对特征嵌入：通过线性变换将单序列特征转换为残基间配对特征
- 相对位置编码：引入位置信息增强模型对空间关系的感知
- 多重特征融合：整合模板结构信息、化学键约束及MSA进化信号
关键代码实现如下：
def __call__(self, batch, prev, target_feat, key):
# 序列-配对特征转换
pair_activations, pair_mask = self._seq_pair_embedding(batch.token_features, target_feat)
# 相对位置编码
pair_activations = self._relative_encoding(batch, pair_activations)
# 特征融合
pair_activations = self._embed_bonds(batch, pair_activations)
pair_activations, key = self._embed_template_pair(batch, pair_activations, pair_mask, key)
pair_activations, key = self._embed_process_msa(batch.msa, pair_activations, pair_mask, key, target_feat)
Pairformer迭代网络
Evoformer的核心计算单元是Pairformer迭代模块，通过48层堆叠网络实现特征的深度加工。每个迭代单元包含：
- 单序列注意力机制
- 过渡网络（Transition）
- 残差连接与层归一化
这种设计使模型能够同时捕捉序列内和序列间的协同进化信号，为后续结构预测提供丰富的特征输入。
Diffusion Transformer：结构生成的创新范式
Diffusion Transformer模块采用扩散模型（Diffusion Model）框架，通过逐步去噪过程生成高精度的蛋白质原子坐标。其实现位于src/alphafold3/model/network/diffusion_transformer.py，结合了Transformer架构与扩散过程的优势。
自适应归一化与零初始化
Diffusion Transformer引入了创新的自适应层归一化（Adaptive LayerNorm）和零初始化（Zero Init）技术，使模型训练更加稳定：
def adaptive_layernorm(x, single_cond, name):
if single_cond is None:
x = hm.LayerNorm(name=f'{name}layer_norm', use_fast_variance=False)(x)
else:
x = hm.LayerNorm(
name=f'{name}layer_norm',
use_fast_variance=False,
create_scale=False,
create_offset=False,
)(x)
# 条件自适应缩放与偏移
single_cond = hm.LayerNorm(name=f'{name}single_cond_layer_norm')(single_cond)
single_scale = hm.Linear(x.shape[-1], initializer='zeros', name=f'{name}single_cond_scale')(single_cond)
single_bias = hm.Linear(x.shape[-1], initializer='zeros', name=f'{name}single_cond_bias')(single_cond)
x = jax.nn.sigmoid(single_scale) * x + single_bias
return x
交叉注意力机制
为建模不同原子类型间的空间关系，Diffusion Transformer实现了高效的交叉注意力机制：
def cross_attention(x_q, x_k, mask_q, mask_k, config, global_config, pair_logits=None, single_cond_q=None, single_cond_k=None, name=''):
# 查询、键、值投影
q = hm.Linear((config.num_head, key_dim), use_bias=True, name=f'{name}q_projection')(x_q)
k = hm.Linear((config.num_head, key_dim), use_bias=False, name=f'{name}k_projection')(x_k)
v = hm.Linear((config.num_head, value_dim), use_bias=False, name=f'{name}v_projection')(x_k)
# 注意力计算
logits = jnp.einsum('...qhc,...khc->...hqk', q * key_dim**(-0.5), k) + bias
if pair_logits is not None:
logits += pair_logits
weights = jax.nn.softmax(logits, axis=-1)
# 加权平均与门控
weighted_avg = jnp.einsum('...hqk,...khc->...qhc', weights, v)
gate_logits = hm.Linear(config.num_head * value_dim, bias_init=1.0, initializer='zeros', name=f'{name}gating_query')(x_q)
weighted_avg *= jax.nn.sigmoid(gate_logits)
return weighted_avg
组件协同工作流程
Evoformer与Diffusion Transformer通过src/alphafold3/model/model.py中的Model类实现协同工作，形成完整的预测 pipeline：
- 特征提取：Evoformer处理输入序列和MSA，生成残基级特征嵌入
- 多轮迭代：通过循环机制（recycle）优化特征表示
- 结构生成：Diffusion Transformer基于优化后的特征生成原子坐标
- 置信度评估：计算pTM、IPTM等指标评估预测质量
def __call__(self, batch, key=None):
# 特征嵌入生成
target_feat = create_target_feat_embedding(batch, embedding_module.config, self.global_config)
# 多轮迭代优化
num_iter = self.config.num_recycles + 1
embeddings, _ = hk.fori_loop(0, num_iter, recycle_body, (embeddings, key))
# 结构生成
samples = self._sample_diffusion(batch, embeddings, sample_config=self.config.heads.diffusion.eval)
# 置信度评估
confidence_output = mapping.sharded_map(...)
return {'diffusion_samples': samples, **confidence_output}
总结与展望
Evoformer与Diffusion Transformer作为AlphaFold 3的核心组件，分别解决了生物序列特征提取和原子结构生成两大关键问题。通过Transformer架构的创新应用和扩散模型的引入，AlphaFold 3实现了蛋白质结构预测精度的飞跃。
未来，这些技术有望进一步扩展到蛋白质设计、药物发现等领域，推动计算结构生物学的发展。官方完整文档：docs/
点赞收藏本文，关注获取更多AlphaFold 3技术解析。下一期将深入探讨AlphaFold 3的 ligands 处理机制。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
