AlphaFold 3置信度可视化：热力图与柱状图绘制
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/alp/alphafold3 你是否还在为AlphaFold 3预测结果中的置信度数据难以解读而烦恼？本文将带你一步掌握如何将抽象的数值转化为直观的可视化图表，通过热力图展示残基间相互作用的可信度，用柱状图呈现单残基置信度分布，让蛋白质结构预测结果的质量评估变得一目了然。读完本文后，你将能够独立完成置信度数据的提取、处理和可视化全流程，并理解图表背后的生物学意义。
置信度数据来源与核心指标
AlphaFold 3的置信度评估体系主要通过两个核心指标实现：原子级pLDDT（预测局部距离差异测试） 和残基对接触概率（contact_probs）。这些数据存储在模型推理结果的StructureConfidenceFull对象中，具体可通过src/alphafold3/model/confidence_types.py模块进行解析。pLDDT值范围为0-100，越高表示对应原子位置的预测可信度越高；接触概率则反映了残基对之间形成近距离相互作用的可能性，取值范围为0-1。
数据提取流程
- 从模型推理结果中获取置信度数据：
from alphafold3.model.confidence_types import StructureConfidenceFull
# 假设inference_result为AlphaFold 3的推理结果对象
confidence_data = StructureConfidenceFull.from_inference_result(inference_result)
plddts = confidence_data.atom_plddts # 原子级pLDDT值列表
contact_probs = confidence_data.contact_probs # 残基对接触概率矩阵
- 数据格式转换与预处理：
import numpy as np
# 将pLDDT列表转换为按残基平均的数组（每个残基包含多个原子）
residue_plddts = np.array(plddts).reshape(-1, 14).mean(axis=1) # 假设每个残基14个原子
contact_matrix = np.array(contact_probs) # 转换为二维numpy数组
热力图绘制：残基相互作用置信度
热力图是展示残基对接触概率矩阵的理想选择，能够直观呈现蛋白质分子内的相互作用强度。以下是使用Python标准可视化库Matplotlib实现的接触概率热力图绘制代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def plot_contact_probability_heatmap(contact_matrix, output_path):
"""绘制残基对接触概率热力图
Args:
contact_matrix: 残基对接触概率矩阵，形状为[num_residues, num_residues]
output_path: 图像保存路径
"""
plt.figure(figsize=(12, 10))
# 使用seaborn热力图函数，设置颜色映射为蓝白红渐变
sns.heatmap(contact_matrix, cmap='bwr', vmin=0, vmax=1,
xticklabels=50, yticklabels=50) # 每50个残基显示一次标签
plt.title('Residue-Residue Contact Probability Heatmap')
plt.xlabel('Residue Index')
plt.ylabel('Residue Index')
plt.tight_layout()
plt.savefig(output_path, dpi=300)
plt.close()
# 使用示例
# plot_contact_probability_heatmap(contact_probs, 'contact_probability_heatmap.png')
热力图中的颜色越深红色表示接触概率越高，深蓝色表示接触概率越低。通过该图可以快速识别蛋白质中的高可信度相互作用区域，如结构域间的界面或关键功能位点。对于大型蛋白质，建议使用xticklabels和yticklabels参数控制标签间隔，避免坐标轴过于拥挤。
柱状图绘制：单残基置信度分布
原子级pLDDT值的柱状图能够清晰展示蛋白质各残基的预测可信度分布，帮助识别高置信度区域和潜在的结构不确定性区域。AlphaFold 3将置信度分为四个等级：高（H，90-100）、中（M，70-90）、低（L，50-70）和无序（D，0-50），这一分类逻辑定义在src/alphafold3/model/confidence_types.py中的ConfidenceCategory枚举类中。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from alphafold3.model.confidence_types import ConfidenceCategory
def plot_plddt_bar_chart(plddts, chain_ids, output_path):
"""绘制pLDDT值柱状图，按置信度类别着色
Args:
plddts: 每个残基的平均pLDDT值列表
chain_ids: 每个残基对应的链ID列表
output_path: 图像保存路径
"""
# 将pLDDT值转换为置信度类别
categories = [ConfidenceCategory.from_confidence_score(p) for p in plddts]
# 为不同类别分配颜色
colors = {
ConfidenceCategory.HIGH: '#0050b3',
ConfidenceCategory.MEDIUM: '#40a9ff',
ConfidenceCategory.LOW: '#ff8c00',
ConfidenceCategory.DISORDERED: '#ff4d4f'
}
# 创建颜色列表
color_list = [colors[c] for c in categories]
plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.bar(range(len(plddts)), plddts, color=color_list, edgecolor='black', linewidth=0.5)
# 添加类别分隔线
plt.axhline(y=90, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.axhline(y=70, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
plt.axhline(y=50, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)
# 添加类别标签
plt.text(len(plddts)*1.01, 95, 'H', verticalalignment='center')
plt.text(len(plddts)*1.01, 80, 'M', verticalalignment='center')
plt.text(len(plddts)*1.01, 60, 'L', verticalalignment='center')
plt.text(len(plddts)*1.01, 25, 'D', verticalalignment='center')
# 如果存在多链，添加链分隔线
unique_chains = list(set(chain_ids))
if len(unique_chains) > 1:
chain_boundaries = [i+0.5 for i, (c, next_c) in enumerate(zip(chain_ids[:-1], chain_ids[1:]))
if c != next_c]
for boundary in chain_boundaries:
plt.axvline(x=boundary, color='black', linestyle='-', linewidth=1.5)
plt.title('Per-Residue Confidence (pLDDT)')
plt.xlabel('Residue Index')
plt.ylabel('pLDDT Score')
plt.ylim(0, 100)
plt.tight_layout()
plt.savefig(output_path, dpi=300)
plt.close()
# 使用示例
# plot_plddt_bar_chart(residue_plddts, confidence_data.token_chain_ids, 'plddt_bar_chart.png')
柱状图中不同颜色代表不同的置信度类别，黑色虚线表示类别分界线。对于多链蛋白质，代码会自动在链边界处添加黑色实线分隔，便于区分不同链的置信度分布。通过该图可以快速定位高置信度的结构核心区域和低置信度的柔性区域，这对于后续的实验验证设计具有重要指导意义。
数据提取与可视化完整流程
结合AlphaFold 3的推理结果处理流程，以下是从模型输出中提取置信度数据并生成可视化图表的完整代码示例。该流程需要使用src/alphafold3/model/confidences.py中的工具函数来处理原始输出数据：
import json
import numpy as np
from alphafold3.model.confidence_types import StructureConfidenceFull
def extract_confidence_data(confidence_json_path):
"""从JSON文件中提取置信度数据
Args:
confidence_json_path: StructureConfidenceFull JSON文件路径
Returns:
plddts: 原子级pLDDT值列表
contact_probs: 残基对接触概率矩阵
chain_ids: 每个残基的链ID列表
"""
with open(confidence_json_path, 'r') as f:
confidence_data = json.load(f)
# 提取原子级pLDDT值
atom_plddts = confidence_data['atom_plddts']
# 提取残基对接触概率矩阵
contact_probs = np.array(confidence_data['contact_probs'])
# 提取链ID信息
chain_ids = confidence_data['token_chain_ids']
return atom_plddts, contact_probs, chain_ids
def process_and_visualize(confidence_json_path, output_dir):
"""处理置信度数据并生成所有可视化图表
Args:
confidence_json_path: StructureConfidenceFull JSON文件路径
output_dir: 图表输出目录
"""
# 提取数据
atom_plddts, contact_probs, chain_ids = extract_confidence_data(confidence_json_path)
# 计算残基级平均pLDDT（假设每个残基14个原子）
num_residues = len(chain_ids)
residue_plddts = np.array(atom_plddts).reshape(num_residues, -1).mean(axis=1)
# 生成热力图
heatmap_path = f'{output_dir}/contact_probability_heatmap.png'
plot_contact_probability_heatmap(contact_probs, heatmap_path)
# 生成柱状图
bar_chart_path = f'{output_dir}/plddt_bar_chart.png'
plot_plddt_bar_chart(residue_plddts, chain_ids, bar_chart_path)
return {
'heatmap_path': heatmap_path,
'bar_chart_path': bar_chart_path
}
# 使用示例
# process_and_visualize('confidences.json', './visualizations')
在实际使用中，置信度数据通常以JSON格式存储在推理结果中，如run_alphafold_test.py中定义的expected_confidences_filename和expected_summary_confidences_filename所指定的文件。通过上述代码，可以自动化提取这些数据并生成标准化的可视化图表，为蛋白质结构预测结果的质量评估提供直观依据。
可视化结果解读与应用建议
AlphaFold 3的置信度可视化不仅是结果展示的工具，更是结构生物学研究的重要辅助手段。在解读热力图时，应重点关注那些高置信度的长程相互作用（矩阵中的非对角线高值区域），这些往往对应着蛋白质的关键结构特征。对于柱状图，连续的高pLDDT值区域（>90）通常表示具有明确三维结构的结构域，而低pLDDT值区域（<50）可能对应着柔性连接区或未折叠区域。
在实际应用中，建议将置信度可视化与三维结构模型结合分析。例如，通过热力图发现的高置信度相互作用区域，可以在三维模型中进一步检查其空间排布是否合理；柱状图中显示的低置信度区域，可能需要通过分子动力学模拟等方法进一步研究其动态特性。此外，置信度数据还可以用于指导实验设计，如选择高置信度区域进行定点突变研究，或针对低置信度区域设计交联实验以获取更多结构约束。
通过本文介绍的方法，研究人员可以快速将AlphaFold 3的置信度数据转化为直观的可视化图表，这不仅有助于更深入地理解预测结果的质量特征，也能为后续的结构解析和功能研究提供有价值的参考信息。随着蛋白质结构预测技术的不断发展，置信度评估和可视化将在计算结构生物学研究中发挥越来越重要的作用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
