首個大眾可用PyTorch版AlphaFold2復現，哥大開源，star量破千

作者：機器之心 2022-06-23 15:48:02

AlphaFold2 是 2021 年 AI for Science 領域最耀眼的一顆星。現在，有人在 PyTorch 中復現了它，并已在 GitHub 上開源。這一復現在性能上媲美原版 AlphaFold2，且在算力、存儲方面的要求對于大眾來說更加友好。

剛剛，哥倫比亞大學系統生物學助理教授 Mohammed AlQuraishi 在推特上宣布，他們從頭訓練了一個名為 OpenFold 的模型，該模型是 AlphaFold2 的可訓練 PyTorch 復現版本。Mohammed AlQuraishi 還表示，這是第一個大眾可用的 AlphaFold2 復現。

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AlphaFold2 可以周期性地以原子精度預測蛋白質結構，在技術上利用多序列對齊和深度學習算法設計，并結合關于蛋白質結構的物理和生物學知識提升了預測效果。它實現了 2/3 蛋白質結構預測的卓越成績并在去年登上了《自然》雜志。更令人驚喜的是，DeepMind 團隊不僅開源了模型，還將 AlphaFold2 預測數據做成了免費開放的數據集。

然而，開源并不意味著能用、好用。其實，AlphaFold2 軟件系統的部署難度極大，并且對硬件的要求高、數據集下載周期長、占用空間大，每一條都讓普通開發者望而卻步。因此，開源社區一直在努力實現 AlphaFold2 的可用版本。

這次哥倫比亞大學 Mohammed AlQuraishi 教授等人實現的 OpenFold 總訓練時間大約為 100000 A100 小時，但在大約 3000 小時內就達到了 90% 的準確率。

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OpenFold 與原版 AlphaFold2 的準確率相當，甚至略勝一籌，可能因為 OpenFold 的訓練集更大一點：

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OpenFold 的主要優勢是推理速度顯著提升，對于較短的蛋白質序列，OpenFold 的推理速度可以達到 AlphaFold2 的兩倍。另外，由于使用自定義的 CUDA 內核，OpenFold 使用更少的內存就能推理更長的蛋白質序列。

OpenFold 介紹

OpenFold 幾乎再現了原始開源推理代碼 (v2.0.1) 的所有功能，除了已趨于被淘汰的「模型集成」功能，該功能在 DeepMind 自己的消融測試中就表現不佳。

無論是否有 DeepSpeed，OpenFold 都能以全精度或 bfloat16 進行訓練。為了實現 AlphaFold2 的原始性能，該團隊從頭開始訓練 OpenFold，現已公開發布了模型權重和訓練數據。其中，訓練數據包含大約 400000 份 MSA 和 PDB70 模板文件。OpenFold 還支持使用 AlphaFold 的官方參數進行蛋白質推理。

與其他實現相比，OpenFold 具有以下優點：

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：通過該研究實現的低記憶注意力（low-memory attention）對極長鏈進行推理，OpenFold 可以在單個 A100 上預測超過 4000 個殘基的序列結構，借助 CPU offload 甚至可以預測更長的序列；
內存高效在訓練和推理期間，在 FastFold 內核基礎上修改的自定義 CUDA 注意力內核，使用的 GPU 內存分別比等效的 FastFold 和現有的 PyTorch 實現少 4 倍和 5 倍；
高效對齊腳本：該團隊使用原始 AlphaFold HHblits/JackHMMER pipeline 或帶有 MMseqs2 的 ColabFold，已經生成了數百萬個對齊。

Linux 系統下的安裝與使用

開發團隊提供了一個在本地安裝 Miniconda、創建 conda 虛擬環境、安裝所有 Python 依賴項并下載有用資源的腳本，包括兩組模型參數。

運行以下命令：

scripts/install_third_party_dependencies.sh

使用如下命令激活環境：

source scripts/activate_conda_env.sh

停用命令：

source scripts/deactivate_conda_env.sh

在激活環境下，編譯 OpenFold 的 CUDA 內核

python3 setup.py install

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練 OpenFold 和 AlphaFold 的數據庫：

bash scripts/download_data.sh data/

如果要使用一組 DeepMind 的預訓練參數對一個或多個序列進行推理，可以運行如下代碼：

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

更多細節請參見 GitHub：https://github.com/aqlaboratory/openfold

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責任編輯：張燕妮來源：機器之心Pro

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