Alphafold3一些置信指标的再解读

关于Alphafold模型，之前整理的一些博客：

AlphaFold实用指南—官网教程1

Alphafold实用指南—官网教程2

Alphafold实用指南—官网教程3

使用Alphafold预测三维结构+Pymol可视化

AlphaFold3预测结果所涉及到的一些置信指标：

pLDDT、PAE、pTM、ipTM

详细的指标解读原文，可以参考我前面列出的几个教程url。

一些示例

1，如何解读指标

简单拿数据库中的真实结构来进行验证，看对齐之后RMSD之类

2，如何利用指标信息：哪些可靠，哪些不可靠，顺序？

pLDDT是基础，pLDDT准确的，表明结构至少是大体准确的，如果结构都不准确，我们就不用往下看什么互作、相对位置了，没有意义。

我一般粗略的查看逻辑如下，仅供参考（个人意见）

1. 评估pLDDT值
   首先关注pLDDT（局部高置信度得分），它反映蛋白/核酸等局部结构的置信水平。
2. 筛选pLDDT高置信区域
   对pLDDT得分进行过滤，保留得分高（通常pLDDT＞70或＞90，一般70就可以了）的区域。
3. 查看这些高置信区域间的PAE图
   针对筛选出的pLDDT高置信区域，分析它们之间的PAE（预期位置误差）图，判断蛋白-蛋白、蛋白-RNA或RNA-RNA之间的互作是否高置信（PAE值越低，互作置信度越高）。
4. 结合pTM进一步分析（若pLDDT筛选无足够区域）
   若pLDDT高置信区域较少，需结合**pTM（整体结构置信度）**进一步判断。
5. 判断pTM是否高
   pTM反映整体结构的置信水平，若pTM高，可按其划分的结构单元分析ipTM（蛋白-核酸互作置信度）；若pTM低，仍回到“查看PAE图”的步骤，基于pLDDT筛选的区域判断互作。
6. 最终明确各区域结构的置信度及分子间互作的置信水平，完成分析。

3，有效利用置信度

一者是看pLDDT，二者是看PAE

总结

我们先问两个问题：

• 1，你能够本地部署Alphafold3吗，最起码的随时访问、随时推理的需求你能够做到吗？（部署要求可以查看github官网）
• 2，你hold住Alphafold3的预测结果吗？你的任务能够用它解决，或者非它不可吗，尽管实践/理论/试错表明你的任务用Alphafold3来建模，各种置信指标都很低，你能够从这些垃圾/无意义的东西中找到有意义的解读以及数据吗？

Q1是基础，是生产资料，如果你只能每天网页端白嫖次数机会，那就不用接着往下看了（除非你算力足、钱够烧，或者能够从ColabFold等轻量化平替中找到一种中庸之道，参考我前面博客对于ColabFold等部署难度低的预测功能的描述，或者你的任务只需要挖已有的结构数据就够了——》取决于你的目的，你的需求是满足于既有的鱼，尽管有很多，还是有无穷无尽可以依据任何目的建模更改的渔）。

Q2是核心，无论如何，走到这一步，至少说明你已经烧了钱了，问题就是如何判断你的结果有没有价值（用前面说的各种置信度指标）、至少你要有能够从垃圾堆中挖掘出有意义数据的能力（注意，置信指标可以是铁原则，问题在于你挖掘的手段也得是置信、统计意义上，你觉得在无意义的前提下挖掘到的数据也得是有统计意义的，如何解决这个问题——要么你计算、数学能力很强，要么你的问题视角和独特）