欧美熟好一区二区,国产熟女精品专区一区二区三区 ,九条满在线观看一区二区三区

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(kāi)源。這一復(fù)現(xiàn)在性能上媲美原版 AlphaFold2，且在算力、存儲(chǔ)方面的要求對(duì)于大眾來(lái)說(shuō)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(gè)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(gè)大眾可用的 AlphaFold2 復(fù)現(xiàn)。

AlphaFold2 可以周期性地以原子精度預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，在技術(shù)上利用多序列對(duì)齊和深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)，并結(jié)合關(guān)于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的物理和生物學(xué)知識(shí)提升了預(yù)測(cè)效果。它實(shí)現(xiàn)了 2/3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的卓越成績(jī)并在去年登上了《自然》雜志。更令人驚喜的是，DeepMind 團(tuán)隊(duì)不僅開(kāi)源了模型，還將 AlphaFold2 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)做成了免費(fèi)開(kāi)放的數(shù)據(jù)集。然而，開(kāi)源并不意味著能用、好用。其實(shí)，AlphaFold2 軟件系統(tǒng)的部署難度極大，并且對(duì)硬件的要求高、數(shù)據(jù)集下載周期長(zhǎng)、占用空間大，每一條都讓普通開(kāi)發(fā)者望而卻步。因此，開(kāi)源社區(qū)一直在努力實(shí)現(xiàn) AlphaFold2 的可用版本。這次哥倫比亞大學(xué) Mohammed AlQuraishi 教授等人實(shí)現(xiàn)的 OpenFold 總訓(xùn)練時(shí)間大約為 100000 A100 小時(shí)，但在大約 3000 小時(shí)內(nèi)就達(dá)到了 90% 的準(zhǔn)確率。

OpenFold 與原版 AlphaFold2 的準(zhǔn)確率相當(dāng)，甚至略勝一籌，可能因?yàn)?OpenFold 的訓(xùn)練集更大一點(diǎn)：

OpenFold 的主要優(yōu)勢(shì)是推理速度顯著提升，對(duì)于較短的蛋白質(zhì)序列，OpenFold 的推理速度可以達(dá)到 AlphaFold2 的兩倍。另外，由于使用自定義的 CUDA 內(nèi)核，OpenFold 使用更少的內(nèi)存就能推理更長(zhǎng)的蛋白質(zhì)序列。 OpenFold 介紹 OpenFold 幾乎再現(xiàn)了原始開(kāi)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(cè)試中就表現(xiàn)不佳。無(wú)論是否有 DeepSpeed，OpenFold 都能以全精度或 bfloat16 進(jìn)行訓(xùn)練。為了實(shí)現(xiàn) AlphaFold2 的原始性能，該團(tuán)隊(duì)從頭開(kāi)始訓(xùn)練 OpenFold，現(xiàn)已公開(kāi)發(fā)布了模型權(quán)重和訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(shù)進(jìn)行蛋白質(zhì)推理。與其他實(shí)現(xiàn)相比，OpenFold 具有以下優(yōu)點(diǎn)：

短序列推理：加快了在 GPU 上推理少于 1500 個(gè)氨基酸殘基的鏈的速度；
長(zhǎng)序列推理：通過(guò)該研究實(shí)現(xiàn)的低記憶注意力（low-memory attention）對(duì)極長(zhǎng)鏈進(jìn)行推理，OpenFold 可以在單個(gè) A100 上預(yù)測(cè) 超過(guò) 4000 個(gè)殘基的序列結(jié)構(gòu)，借助 CPU offload 甚至可以預(yù)測(cè)更長(zhǎng)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(duì)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(wàn)個(gè)對(duì)齊。

Linux 系統(tǒng)下的安裝與使用 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)在本地安裝 Miniconda、創(chuàng)建 conda 虛擬環(huán)境、安裝所有 Python 依賴(lài)項(xiàng)并下載有用資源的腳本，包括兩組模型參數(shù)。運(yùn)行以下命令：

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(kù)：

bashscripts/download_data.shdata/

如果要使用一組 DeepMind 的預(yù)訓(xùn)練參數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)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(qǐng)參見(jiàn) GitHub：https://github.com/aqlaboratory/openfold

審核編輯：李倩

聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。舉報(bào)投訴

算法

算法

+關(guān)注

關(guān)注
23

文章
4710

瀏覽量
95412
開(kāi)源

開(kāi)源

+關(guān)注

關(guān)注
3

文章
3690

瀏覽量
43840
深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

+關(guān)注

關(guān)注
73

文章
5561

瀏覽量
122805

原文標(biāo)題：首個(gè)大眾可用PyTorch版AlphaFold2復(fù)現(xiàn)，哥大開(kāi)源OpenFold，star量破千

文章出處：【微信號(hào)：CVSCHOOL，微信公眾號(hào)：OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

搜索歷史

Linux系統(tǒng)下的安裝與使用

評(píng)論