AlphaFold3蛋白质结构预测
一、AlphaFold3简介
1.1 什么是AlphaFold3
AlphaFold3是DeepMind团队推出的最新版本的AlphaFold蛋白质结构预测工具，继承了前两代AlphaFold模型在深度学习领域的突破性进展。AlphaFold3能够准确预测蛋白质的三维结构，这一问题在生物学领域已困扰科学家数十年。与传统的实验方法（如X射线晶体学和核磁共振）相比，AlphaFold3不仅大大提高了预测速度，还能处理大量蛋白质的结构预测任务，极大推动了生命科学研究的发展。
AlphaFold3的模型基于深度学习，通过结合蛋白质序列信息和生物学知识，能够准确推断蛋白质的折叠方式和空间结构。AlphaFold3在2022年参与的CASP14（蛋白质结构预测竞赛）中表现卓越，展现出了与实验方法相媲美的结构预测精度。
1.2 AlphaFold3的原理
AlphaFold3的核心原理仍然基于深度学习技术，具体使用了以下几个关键技术：
- 多序列比对（
MSA）：AlphaFold3首先通过多序列比对技术从蛋白质序列中提取信息，并构建出可能的同源蛋白质家族关系。通过这种方式，AlphaFold3可以从不同蛋白质家族中获取折叠信息，进行推断。 - 注意力机制（Attention Mechanism）：
AlphaFold3使用了一个称为“注意力机制”的深度学习架构，这使得模型能够关注蛋白质序列中最相关的区域，同时忽略那些对结构预测影响较小的区域。 - 物理模型和能量函数：
AlphaFold3还结合了物理学原理，如氨基酸间的相互作用、分子力学等。通过在训练过程中融入这些物理背景，AlphaFold3能够更精确地模拟蛋白质的空间结构。 - 迭代优化：
AlphaFold3在初始预测的基础上进行多次迭代优化，从而在更精细的层面上调整结构预测的准确度。
1.3 AlphaFold3的优势
- 高准确度：
AlphaFold3相较于传统的预测方法，具有更高的预测准确性，能够预测出接近实验结果的蛋白质三维结构，尤其在同源建模和折叠精度方面具有显著优势。 - 速度快：相对于实验方法（如X射线晶体学和核磁共振），
AlphaFold3的计算速度远超实验方法，在数小时内便可得到蛋白质的三维结构，大大加快了研究进度。 - 大规模预测：
AlphaFold3支持大规模并行计算，可以一次性预测多个蛋白质的结构，适用于基因组级别的蛋白质结构研究。 - 适应性强：
AlphaFold3不仅适用于小分子蛋白质，还能够处理大规模的多亚基复合物，对于复杂的蛋白质体系也有较好的预测效果。
二、在超算使用AlphaFold3进行蛋白质结构预测
AlphaFold3的运行需要大量的计算资源，尤其是在处理大型蛋白质时。因此，在超算环境中使用AlphaFold3可以显著提高预测效率。以下是如何在无锡超算平台上使用AlphaFold3进行蛋白质结构预测的基本流程：
2.1 蛋白质结构预测JSON文件示例
将以下内容保存为input.json文件。
{
"name": "2PV7",
"sequences": [
{
"protein": {
"id": ["A", "B"],
"sequence": "GMRESYANENQFGFKTINSDIHKIVIVGGYGKLGGLFARYLRASGYPISILDREDWAVAESILANADVVIVSVPINLTLETIERLKPYLTENMLLADLTSVKREPLAKMLEVHTGAVLGLHPMFGADIASMAKQVVVRCDGRFPERYEWLLEQIQIWGAKIYQTNATEHDHNMTYIQALRHFSTFANGLHLSKQPINLANLLALSSPIYRLELAMIGRLFAQDAELYADIIMDKSENLAVIETLKQTYDEALTFFENNDRQGFIDAFHKVRDWFGDYSEQFLKESRQLLQQANDLKQG"
}
}
],
"modelSeeds": [1],
"dialect": "alphafold3",
"version": 1
}
2.2 上传Alphafold3权重文件
根据 AlphaFold3的许可要求，不同组织间禁止共享模型参数文件。 用户需自行前往官网Alphafold3 |请求访问模型参数，提交申请并获取 Google 的官方审核邮件，收到审核通过邮件后，下载af3.bin.zst模型参数文件，将其上传至超算系统。
2.3 作业提交
作业提交脚本内容如下，将以下内容保存为提交脚本run.slurm：
#! /bin/bash
#SBATCH -p gpu_4090
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=20
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
module load intel/alphafold/3.0.0 intel/cuda/12.6
python /apps/support/intel_spr_rocky8.9/alphafold/3.0.0/alphafold3/run_alphafold.py \
--json_path=./input.json \ # 任务的配置文件
--model_dir=/path/to/AlphaFold3/weights/ \ # AlphaFold3权重存放的路径
--db_dir=/online1/public_data/alphafold/3.0.0 \ # AlphaFold3数据库存放的位置
--output_dir=./af_output/ # 输出文件存放的位置
使用sbatch命令提交作业：
2.4 作业日志查看
作业提交后，使用tail命令结合作业号查看日志内容：