AlphaFold3技术详解：从网络原理理解生物分子大一统模型

AlphaFold3技术详解：从网络原理理解生物分子大一统模型

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_53895111/article/details/139033434

AlphaFold3是DeepMind开发的最新一代蛋白质结构预测工具，它在AlphaFold2的基础上进行了重大改进，能够更准确地预测蛋白质、RNA和DNA的三维结构。本文将从分子表示、网络架构、MSA处理、Pairformer模块、扩散模型等多个方面，深入解析AlphaFold3的技术原理。

分子表示

分子由原子和化学键描述。蛋白质、RNA和DNA具有规则化的一般结构（生物大分子骨架），这使得在原子级别上表示这些实体过于详细。因此，使用不同的token来表示不同的分子。

AlphaFold2是一个纯蛋白质结构预测工具，有23个标记：20个标记代表标准氨基酸中的每一个，一个标记代表未知氨基酸，一个标记代表间隙（gap），以及一个用于掩码多序列比对（MSA）的标记。

AlphaFold3还考虑了RNA、DNA和一般分子。对于DNA和RNA，标记对应于整个核苷酸。对于所有其他一般分子，一个标记由一个单个重原子表示。

网络架构

BLOCK

• Input：特征、循环次数和两个维度参数（cs，cz）。
• 步骤1：通过输入特征embedder处理输入特征。
• 步骤2-5：初始化single和pair的repr，并对其进行无偏置线性变换和相对位置编码。
• 步骤6：初始化single和pair repr的暂存变量。
• 步骤7-14：在指定的循环次数内，通过层归一化和无偏置线性变换更新single和pair repr，使用Template embedder和MSA进行进一步处理，然后通过Pairformer进行迭代优化。
• 步骤15：通过扩散采样过程生成预测的三维结构。
• 步骤16：使用置信度头计算预测结构的局部距离差异测试分数、预测对齐误差矩阵、预测距离误差矩阵和解析度。
• 步骤17：通过Distogram头计算距离直方图。
• 步骤18：返回预测结构、各种评分和距离直方图。

输入

input（seq）、pair、single、结构（用来做加噪去噪）

AlphaFold3与AlphaFold2的主要区别

• MSA表示的处理使用了一种廉价的成对加权平均方法，且仅使用pair repr进行后续处理步骤
• AlphaFold3中的MSA模块比AlphaFold2小得多（仅有四个块），并且已从新的Pairformer模块中删除。
• AlphaFold3中的Pairformer模块取代了AlphaFold2中的Evoformer模块。虽然两个模块的结构相似，除了删除了MSA模块（见上一点），但Pairformer模块还有一些内部的变化。例如，信息从对表示到单表示的流动，但反之则不然。
• Pairformer"（图2a）取代了AlphaFold2的"Evoformer"，成为主要的处理块——只操作single repr和pair repr；MSA repr不保留，所有信息都通过成对表示传递。
• single repr和pair repr连同输入表示一起传递给diffusion取代了AlphaFold2的结构模块
• 大多数的ReLU激活函数在AlphaFold3中被SwiGLU激活函数所替换，以提高性能。

MSA处理

在AlphaFold2中，MSA处理是通过复杂的Evoformer块进行的：特征提取和转换。而在AlphaFold3中，这部分被简化，替换为更小、更高效的模块，即Pairformer块，这些模块专注于对pair repr进行处理，而不是之前那样广泛地处理多个序列间的关系 。

MSA 模块包含四个块，比 AlphaFold2 的 48 个块少得多
AlphaFold3 的 MSA 模块不使用逐行门控自注意力。
第一行是查询（输入）序列。接下来的行是通过将 MSA 复制 n 次以用于同源复合物（其中 n 为链重复的次数）或者通过将每个链的 MSA 从左到右堆叠在一起来构建的，然后配对异源复合物的序列。剩余未配对的 MSA 序列将添加在下方。
最终，MSA 矩阵的行中包含不同的 MSA 序列，而对齐的残基位于列中。在 AlphaFold2 中应用逐行门控自注意力会生成残基对的注意力权重，得到pair repr。在 AlphaFold3 中，注意力是针对每一行独立进行的。这也意味着注意力权重是从成对嵌入生成的。换句话说，这种变化更加关注成对表示，而不是残基对之间的 MSA。然而，这些成对表示包含来自 MSA 行中的残基对的一些信息，这些信息来自输入嵌入。
这种变化的影响是什么呢？嗯，MSA 行注意力关注同一序列的不同残基对。这由导致这些标记之间相互作用的特征表示。这些特征应该被编码到这些残基的成对表示中，因此让完整的信息通过成对表示是有意义的，可以理解为更准确的生成pair repr！

PairFormer

Input

输入参数 **
{si}
和
{zij}
，以及块的数量
Nblock
**。

pair的处理

每次循环包括以下几个步骤，针对成对特征 **
{zij}
** 的处理：

• 行向Dropout和三角乘法：
• DropoutRowwise0.25(TriangleMultiplicationOutgoing({zij}))：对 **
  {zij}
  ** 应用行向 Dropout 和向外的三角乘法，增加模型的泛化能力，并处理信息的传递。
• DropoutRowwise0.25(TriangleMultiplicationIncoming({zij}))：应用行向 Dropout 和向内的三角乘法，处理信息的聚集。
• DropoutRowwise0.25(TriangleAttentionStartingNode({zij}))：处理从起始节点发出的注意力，通过三角形结构增强局部上下文的理解。
• DropoutColumnwise0.25(TriangleAttentionEndingNode({zij}))：列向 Dropout 和结束节点的注意力处理，加强对结尾信息的注意。
• Transition({zij})：成对特征的状态转换，更新成对表示。

单一堆栈的处理

对单一token特征 **
{si}
** 的处理包括：

• 带偏置的注意力对：
• AttentionPairBias({si}, ∅, {zij}, βij = 0, Nhead = 16)：在没有额外单独特征的情况下，对 **
  {si}
  应用带成对偏置的注意力，这有助于根据
  {zij}
  中的成对信息调整
  {si}
  **。
• Transition({si})：单一特征的状态转换，进一步更新token表示。

循环和输出

• 经过指定次数的循环后，函数返回更新后的单一特征 **
  {si}
  和成对特征
  {zij}
  **。

Diffusion Module

扩散模型经过训练“加噪”原子坐标然后预测真实坐标。这项任务要求网络在多种长度尺度上学习蛋白质结构，其中小噪声任务强调了非常局部的立体化学理解，而大噪声任务强调系统的大尺度结构。在推理时，随机噪声被采样，然后反复去噪以产生最终结构。重要的是，这是一个生成性训练过程，产生一系列答案。这意味着，对于每个答案，局部结构将被清晰定义（例如，侧链键的几何形状），即使网络对位置不确定。因此，我们能够避免对残基的扭转参数化和对结构的violation loss，同时处理一般配体的全部复杂性。

生成模型容易出现幻象现象
我们采用了一种新颖的交叉蒸馏方法token broadcasting activations（将小数据集扩展或复制到更大的数据结构）。我们使用AlphaFold-Multimer v2预测的结构丰富训练数据。这些结构中，无结构的区域通常由长的延展循环表示，而不是紧凑的结构。训练这些表示可以帮助AlphaFold3模仿这种行为，从而显著减少AF3的幻觉行为。

算法步骤

1. 条件设置：

• DiffusionConditioning：从输入特征中提取条件信息，这些信息将用于后续的去噪过程。

2. 标准化位置数据：

• 将带噪声的位置**
  ⃗xnoisyl
  **除以标准化因子（基于时间步长ˆt和数据标准差σdata），以使得位置向量具有单位方差。

3. 原子级注意力编码：

• AtomAttentionEncoder：使用原子级别的注意力机制处理标准化的位置数据，然后聚合到更粗粒度的token级别。
• 这一步涉及将原子信息转换成token级别的特征**
  ai
  **，同时保留跳过连接的各种状态，以便后续步骤使用。

4. token-level self-attention：

• 对token特征**
  ai
  **进行自注意力处理，这一处理涉及多个block和头。
• 使用层归一化和无偏置线性变换增强token的表示。

5. 将token broadcasting activations（将小数据集扩展或复制到更大的数据结构）到原子并运行原子级注意力解码

• AtomAttentionDecoder：将token激活转换回原子级，通过注意力机制更新原子位置。

6. 重新缩放位置更新并与输入位置结合（sample diffusion）

• 使用一个缩放因子，该因子基于时间步长和数据标准差，调整位置更新的规模。
• 将缩放后的更新与原始带噪声的位置结合，得到最终的输出位置
  ⃗xoutl
  。

7. 返回更新后的位置

• 返回经过扩散过程处理后的位置数据
  {⃗xoutl}
  ，这些位置预期接近原子在无噪声条件下的真实位置。

扩散过程循环

• 循环遍历噪声调度表
  [c1, ..., cT]
  中的每一个噪声级别
  cτ
  。

调整噪声系数

• 根据当前的噪声级别
  cτ
  和预设的最小噪声阈值
  γmin
  决定使用的噪声系数
  γ
  。如果
  cτ
  大于
  γmin
  ，使用
  γ0
  ；否则，使用0。
• 生成噪声向量
  ⃗ξl
  ，该向量由当前噪声级别
  cτ
  的平方与正态分布噪声结合生成，然后乘以噪声规模
  λ。

变量：时间步长、噪声调度

Diffusion Conditioning：条件引导生成

1. pair condition：

• Step 1：将来自主干的pair embedding**
  {ztrunkij}
  与相对位置编码结合。相对位置编码基于输入特征
  {f*}
  **生成，用于增强位置信息。
• Step 2：对合并后的pair embedding应用线性无偏置变换和层归一化，标准化数据，以便进一步处理。
• Step 3-5：通过一个循环，其中包含两次Transition操作（状态转换），进一步处理和精细调整pair embedding。

2. single condition：

• Step 6：将来自主干的single embedding**
  {strunki}
  与单个输入input
  {sinputsi}
  **合并。
• Step 7：对合并后的single embedding应用线性无偏置变换和层归一化，进行标准化处理。
• Step 8：计算傅里叶嵌入**
  n
  **，这是基于时间步的对数和数据标准差的函数，用于捕捉时间相关的变化。
• Step 9：将傅里叶嵌入经过层归一化和线性无偏置变换后，加入到单个嵌入中。
• Step 10-12：与成对条件设置类似，单个条件也通过两次Transition操作进行进一步处理和优化。

感觉对single进行傅里叶嵌入是为了更好的处理区分时间步？不知道🤷 ♀️

Diffusion Transformer = Transformer+Attention

• 注意力偏置的计算：通过算法24，计算带有偏置**
  {βij}
  **的注意力。这一偏置可以根据模型的需要被设计来强调或减少特定token对之间的交互强度。
• 门控机制：使用门控信号**
  {gh_i}
  **（通过sigmoid函数和线性变换得到）来调节token间的信息流。这种门控机制使得模型可以更加灵活地控制信息的聚焦和传播。
• 自注意力的计算：自注意力通过计算token之间的点积加上注意力偏置，并应用softmax进行归一化，从而确定每个token对其他token的关注程度。

预测最终结构中原子级别和成对误差的置信度措施。在AlphaFold2中，这是通过在训练期间直接回归结构模块输出的误差来完成的。然而这种程序不适用于扩散训练，因为扩散训练只涉及单步预测，而不是完整的结构生成。为了弥补这一点，我们开发了一个完整结构预测生成的扩散“rollout”程序，它在训练期间使用比正常更大的步长。这个预测的结构然后用于排列对称的基准链和配体，并计算性能指标，以训练置信度指标。置信度头使用pair repr来预测局部距离差异测试（LDDT）分数和预测对齐误差（PAE）矩阵，以及与真实结构相比预测结构的距离矩阵的误差。

开源消息

GitHub - kyegomez/AlphaFold3: Implementation of Alpha Fold 3 from the paper: "Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold3" in PyTorch（这个是用openfold复现的，非官方，没有试过，欢迎大家试了来讨论）