OpenFold项目蛋白质结构预测推理指南

OpenFold项目蛋白质结构预测推理指南

openfold Trainable, memory-efficient, and GPU-friendly PyTorch reproduction of AlphaFold 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openfold

前言

OpenFold是一个开源的蛋白质结构预测工具，能够准确预测蛋白质的三维结构。本文将详细介绍如何使用OpenFold进行单体蛋白质结构预测的推理过程。

准备工作

在开始使用OpenFold进行预测前，需要完成以下准备工作：

1. 环境配置：需要安装OpenFold的Conda环境，确保所有依赖项都已正确安装。

2. 数据库下载：需要下载用于多序列比对的序列数据库，这些数据库对于生成准确的蛋白质结构预测至关重要。

模型参数获取

OpenFold支持两种模型参数：

1. DeepMind提供的参数：这些是AlphaFold原始模型参数
2. OpenFold训练的参数：这些是OpenFold团队自行训练的模型参数

两种参数都能提供相似的预测性能。可以通过提供的脚本下载这些参数文件，建议将参数文件存放在默认目录openfold/resources中，或者通过命令行参数指定自定义路径。

推理流程详解

输入准备

OpenFold的输入是FASTA格式的蛋白质序列文件，每个文件包含一个待预测的蛋白质序列。此外，模型还需要序列比对信息才能进行预测。

两种推理模式

1. 无预计算比对信息的推理

当没有预先计算好的序列比对信息时，可以使用以下命令让OpenFold自动完成序列比对和结构预测：

python3 run_pretrained_openfold.py \
    $INPUT_FASTA_DIR \
    $TEMPLATE_MMCIF_DIR 
    --output_dir $OUTPUT_DIR \
    --config_preset model_1_ptm \
    --uniref90_database_path $BASE_DATA_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
    --mgnify_database_path $BASE_DATA_DIR/mgnify/mgy_clusters_2018_12.fa \
    --pdb70_database_path $BASE_DATA_DIR/pdb70 \
    --uniclust30_database_path $BASE_DATA_DIR/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
    --bfd_database_path $BASE_DATA_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
    --model_device "cuda:0"

关键参数说明：

• INPUT_FASTA_DIR：包含FASTA文件的目录
• TEMPLATE_MMCIF_DIR：用于模板匹配的MMCIF文件目录
• 各种*_database_path：指向序列数据库的路径

2. 使用预计算比对信息的推理

如果已有预计算的比对信息，可以使用以下命令：

python3 run_pretrained_openfold.py ${INPUT_FASTA_DIR} \
  $TEMPLATE_MMCIF_DIR \
  --output_dir $OUTPUT_DIR \
  --use_precomputed_alignments $PRECOMPUTED_ALIGNMENTS \
  --config_preset model_1_ptm \
  --model_device "cuda:0"

其中PRECOMPUTED_ALIGNMENTS是包含比对信息的目录，目录结构应包含针对不同数据库的比对结果文件。

配置选项详解

OpenFold提供了多种配置预设，主要分为以下几类：

1. 使用模板建模：

   • 无pTM评分：model_1, model_2
   • 有pTM评分：model_1_ptm, model_2_ptm

2. 不使用模板建模：

   • 无pTM评分：model_3, model_4, model_5
   • 有pTM评分：model_3_ptm, model_4_ptm, model_5_ptm

用户应根据自己的需求选择合适的配置预设。完整的配置选项可以在配置文件中查看。

输出结果

OpenFold会生成以下输出文件：

• alignments：包含序列比对结果的目录
• predictions：预测的PDB结构文件
• timings.json：记录推理和松弛化时间的JSON文件

高级优化技巧

1. 加速推理

• DeepSpeed加速：使用--use_deepspeed_inference参数可以启用DeepSpeed加速，通常能带来2-3倍的推理速度提升
• FlashAttention：对于短序列(<1000残基)，可以启用FlashAttention进一步加速

2. 大规模批量推理

启用--trace_model参数可以显著提高批量推理的运行时间，但会增加模型编译时间。

3. 长序列处理

对于超长蛋白质序列(>1000残基)，建议：

• 禁用tune_chunk_size选项
• 考虑启用模板平均或模板卸载功能
• 可以启用低内存注意力(LMA)模式
• 禁用FlashAttention

OpenFold提供了long_sequence_inference配置选项，可以一键启用所有针对长序列的优化设置。

总结

本文详细介绍了使用OpenFold进行蛋白质结构预测的完整流程，从环境准备到实际推理，再到各种优化技巧。OpenFold作为一个开源工具，为研究人员提供了强大的蛋白质结构预测能力，同时保持了高度的灵活性和可配置性。

通过合理选择配置选项和优化参数，用户可以在不同硬件条件下高效地完成蛋白质结构预测任务，无论是短序列还是超长蛋白质复合体。

openfold Trainable, memory-efficient, and GPU-friendly PyTorch reproduction of AlphaFold 2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openfold