首个大众可用PyTorch版AlphaFold2复现，哥大开源，star量破千-大众python

首个大众可用PyTorch版AlphaFold2复现，哥大开源，star量破千

刚刚，哥伦比亚大学系统生物学助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布，他们从头训练了一个名为 OpenFold 的模型，该模型是 AlphaFold2 的可训练 PyTorch 复现版本。Mohammed AlQuraishi 还表示，这是第一个大众可用的 AlphaFold2 复现。

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AlphaFold2 可以周期性地以原子精度预测蛋白质结构，在技术上利用多序列对齐和深度学习算法设计，并结合关于蛋白质结构的物理和生物学知识提升了预测效果。它实现了 2/3 蛋白质结构预测的卓越成绩并在去年登上了《自然》杂志。更令人惊喜的是，DeepMind 团队不仅开源了模型，还将 AlphaFold2 预测数据做成了免费开放的数据集。

然而，开源并不意味着能用、好用。其实，AlphaFold2 软件系统的部署难度极大，并且对硬件的要求高、数据集下载周期长、占用空间大，每一条都让普通开发者望而却步。因此，开源社区一直在努力实现 AlphaFold2 的可用版本。

这次哥伦比亚大学 Mohammed AlQuraishi 教授等人实现的 OpenFold 总训练时间大约为 100000 A100 小时，但在大约 3000 小时内就达到了 90% 的准确率。

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OpenFold 与原版 AlphaFold2 的准确率相当，甚至略胜一筹，可能因为 OpenFold 的训练集更大一点：

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OpenFold 的主要优势是推理速度显著提升，对于较短的蛋白质序列，OpenFold 的推理速度可以达到 AlphaFold2 的两倍。另外，由于使用自定义的 CUDA 内核，OpenFold 使用更少的内存就能推理更长的蛋白质序列。

OpenFold 介绍

OpenFold 几乎再现了原始开源推理代码 (v2.0.1) 的所有功能，除了已趋于被淘汰的「模型集成」功能，该功能在 DeepMind 自己的消融测试中就表现不佳。

无论是否有 DeepSpeed，OpenFold 都能以全精度或 bfloat16 进行训练。为了实现 AlphaFold2 的原始性能，该团队从头开始训练 OpenFold，现已公开发布了模型权重和训练数据。其中，训练数据包含大约 400000 份 MSA 和 PDB70 模板文件。OpenFold 还支持使用 AlphaFold 的官方参数进行蛋白质推理。

与其他实现相比，OpenFold 具有以下优点：

短序列推理：加快了在 GPU 上推理少于 1500 个氨基酸残基的链的速度；
长序列推理：通过该研究实现的低记忆注意力（low-memory attention）对极长链进行推理，OpenFold 可以在单个 A100 上预测超过 4000 个残基的序列结构，借助 CPU offload 甚至可以预测更长的序列；
内存高效在训练和推理期间，在 FastFold 内核基础上修改的自定义 CUDA 注意力内核，使用的 GPU 内存分别比等效的 FastFold 和现有的 PyTorch 实现少 4 倍和 5 倍；
高效对齐脚本：该团队使用原始 AlphaFold HHblits/JackHMMER pipeline 或带有 MMseqs2 的 ColabFold，已经生成了数百万个对齐。

Linux 系统下的安装与使用

开发团队提供了一个在本地安装 Miniconda、创建 conda 虚拟环境、安装所有 Python 依赖项并下载有用资源的脚本，包括两组模型参数。

运行以下命令：

scripts/install_third_party_dependencies.sh

使用如下命令激活环境：

source scripts/activate_conda_env.sh

停用命令：

source scripts/deactivate_conda_env.sh

在激活环境下，编译 OpenFold 的 CUDA 内核

python3 setup.py install

在 / usr/bin 路径下安装 HH-suite：

# scripts/install_hh_suite.sh

使用如下命令可以下载用于训练 OpenFold 和 AlphaFold 的数据库：

bash scripts/download_data.sh data/

如果要使用一组 DeepMind 的预训练参数对一个或多个序列进行推理，可以运行如下代码：

python3 run_pretrained_openfold.py \
    fasta_dir \
    data/pdb_mmcif/mmcif_files/ \
    --uniref90_database_path data/uniref90/uniref90.fasta \
    --mgnify_database_path data/mgnify/mgy_clusters_2018_12.fa \
    --pdb70_database_path data/pdb70/pdb70 \
    --uniclust30_database_path data/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
    --output_dir ./ \
    --bfd_database_path data/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
    --model_device "cuda:0" \
    --jackhmmer_binary_path lib/conda/envs/openfold_venv/bin/jackhmmer \
    --hhblits_binary_path lib/conda/envs/openfold_venv/bin/hhblits \
    --hhsearch_binary_path lib/conda/envs/openfold_venv/bin/hhsearch \
    --kalign_binary_path lib/conda/envs/openfold_venv/bin/kalign
    --config_preset "model_1_ptm"
    --openfold_checkpoint_path openfold/resources/openfold_params/finetuning_2_ptm.pt

更多细节请参见 GitHub：https://github.com/aqlaboratory/openfold

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