Linux系統(tǒng)下的安裝與使用
AlphaFold2 是 2021 年 AI for Science 領(lǐng)域最耀眼的一顆星?，F(xiàn)在，有人在 PyTorch 中復(fù)現(xiàn)了它，并已在 GitHub 上開源。這一復(fù)現(xiàn)在性能上媲美原版 AlphaFold2，且在算力、存儲方面的要求對于大眾來說更加友好。
剛剛，哥倫比亞大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布，他們從頭訓(xùn)練了一個名為 OpenFold 的模型，該模型是 AlphaFold2 的可訓(xùn)練 PyTorch 復(fù)現(xiàn)版本。Mohammed AlQuraishi 還表示，這是第一個大眾可用的 AlphaFold2 復(fù)現(xiàn)。
- 短序列推理：加快了在 GPU 上推理少于 1500 個氨基酸殘基的鏈的速度；
- 長序列推理：通過該研究實(shí)現(xiàn)的低記憶注意力（low-memory attention）對極長鏈進(jìn)行推理，OpenFold 可以在單個 A100 上預(yù)測 超過 4000 個殘基的序列結(jié)構(gòu)，借助 CPU offload 甚至可以預(yù)測更長的序列；
- 內(nèi)存高效在訓(xùn)練和推理期間，在 FastFold 內(nèi)核基礎(chǔ)上修改的自定義 CUDA 注意力內(nèi)核，使用的 GPU 內(nèi)存分別比等效的 FastFold 和現(xiàn)有的 PyTorch 實(shí)現(xiàn)少 4 倍和 5 倍；
- 高效對齊腳本：該團(tuán)隊(duì)使用原始 AlphaFold HHblits/JackHMMER pipeline 或帶有 MMseqs2 的 ColabFold，已經(jīng)生成了數(shù)百萬個對齊。
scripts/install_third_party_dependencies.sh
使用如下命令激活環(huán)境：
sourcescripts/activate_conda_env.sh
停用命令：
sourcescripts/deactivate_conda_env.sh
在激活環(huán)境下，編譯 OpenFold 的 CUDA 內(nèi)核
python3setup.pyinstall
在 / usr/bin 路徑下安裝 HH-suite：
#scripts/install_hh_suite.sh
使用如下命令可以下載用于訓(xùn)練 OpenFold 和 AlphaFold 的數(shù)據(jù)庫：
bashscripts/download_data.shdata/
如果要使用一組 DeepMind 的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)對一個或多個序列進(jìn)行推理，可以運(yùn)行如下代碼：
python3run_pretrained_openfold.py
fasta_dir
data/pdb_mmcif/mmcif_files/
--uniref90_database_pathdata/uniref90/uniref90.fasta
--mgnify_database_pathdata/mgnify/mgy_clusters_2018_12.fa
--pdb70_database_pathdata/pdb70/pdb70
--uniclust30_database_pathdata/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08
--output_dir./
--bfd_database_pathdata/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt
--model_device"cuda:0"
--jackhmmer_binary_pathlib/conda/envs/openfold_venv/bin/jackhmmer
--hhblits_binary_pathlib/conda/envs/openfold_venv/bin/hhblits
--hhsearch_binary_pathlib/conda/envs/openfold_venv/bin/hhsearch
--kalign_binary_pathlib/conda/envs/openfold_venv/bin/kalign
--config_preset"model_1_ptm"
--openfold_checkpoint_pathopenfold/resources/openfold_params/finetuning_2_ptm.pt
更多細(xì)節(jié)請參見 GitHub：https://github.com/aqlaboratory/openfold
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原文標(biāo)題：首個大眾可用PyTorch版AlphaFold2復(fù)現(xiàn)，哥大開源OpenFold，star量破千
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