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Paper: EigenFold: Generative Protein Structure Prediction with Diffusion Models

EigenFold 是用于蛋白质结构预测的扩散生成模型（即，已知序列 至 结构分布）。基于谐波扩散，将键约束纳入扩散建模框架，并且产生一个级联分辨率的生成过程。

• 扩散生成模型 (Diffusion Generative Model)：利用随机扩散过程，生成数据样本的机器学习模型。
• 谐波扩散 (Harmonic Diffusion)：考虑谐波势能对于扩散过程的影响的数学模型。
• 键约束 (Bond Constraints)：限制蛋白质中原子间距离和角度变化范围的物理条件。
• 级联分辨率 (Cascading-Resolution) ：从粗糙到精细，逐步提高生成结果质量的方法。
• OmegaFold 嵌入向量（OmegaFold Embeddings）：由 OmegaFold 模型产生的，表示蛋白质序列特征的向量。

关于 EigenFold，即：

We define a diffusion process that models the structure as a system of harmonic oscillators and which naturally induces a cascading-resolution generative process along the eigenmodes of the system.
扩散过程，即将结构模型化为谐振子 (Harmonic Oscillators) 系统，该过程自然地沿着系统的本征模式 (Eigenmodes)，产生级联分辨率的生成过程。

EigenFold 算法重点:

• 蛋白质结构生成的新方法： 基于扩散模型的生成式模型，可以从给定的蛋白质序列生成一组可能的结构。该模型利用 OmegaFold 的预训练嵌入和得分网络来学习蛋白质结构的概率分布。
• 谐波扩散过程：定义新的扩散过程，将蛋白质结构建模为一系列谐振子，其势能为相邻残基之间的距离的二次函数。该过程可以保证采样的结构满足化学约束，并且可以沿着系统的本征模式进行投影，实现逐步精细化的生成过程。
• 得分网络架构：使用基于 E3NN 的图神经网络作为得分网络，输入为残基坐标和 OmegaFold 嵌入向量，输出为梯度向量。该网络具有 SE(3) 等变性，保证最终模型密度也具有 SE(3) 不变性。

EigenFold GitHub: https://github.com/bjing2016/EigenFold

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1. 结构预测

准备 new.csv 文件，预测 7skh.B 的结构，即：

# with columns name, seqres (see provided splits for examples) and run
name,valid_alphas,seq,head,resolution,deposition_date,release_date,structure_method,seqres,seqlen
7skh.B.pdb,220,NAPVFQQPHYEVVLDEGPDTINTSLITVQALDGTVTYAIVAGNIINTFRINKHTGVITAAKELDYEISHGRYTLIVTATDQCPILSHRLTSTTTVLVNVNDINDNVPTFPRDYEGPFDVTEGQPGPRVWTFLAHDRDSGPNGQVEYSVVDGDPLGEFVISPVEGVLRVRKDVELDRETIAFYNLTICARDRGVPPLSSTMLVGIRVLDINDNLEHHHHHH,cell adhesion,2.27,2021-10-20,2022-10-26,x-ray diffraction,MNAPVFQQPHYEVVLDEGPDTINTSLITVQALDLDEGPNGTVTYAIVAGNIINTFRINKHTGVITAAKELDYEISHGRYTLIVTATDQCPILSHRLTSTTTVLVNVNDINDNVPTFPRDYEGPFDVTEGQPGPRVWTFLAHDRDSGPNGQVEYSVVDGDPLGEFVISPVEGVLRVRKDVELDRETIAFYNLTICARDRGVPPLSSTMLVGIRVLDINDNLEHHHHHH,227

运行命令：

python make_embeddings.py --out_dir ./embeddings --splits mydata/new.csv
python inference.py --model_dir ./pretrained_model --ckpt epoch_7.pt --pdb_dir ./structures --embeddings_dir ./embeddings --embeddings_key name --elbo --num_samples 5 --alpha 1 --beta 3 --elbo_step 0.2 --splits mydata/new.csv

预测的蛋白质结构，如下：

• EigenFold 算法只能预测 CA 骨架，其余需要填充。
• 黄色是 EigenFold 的预测结构，蓝色是真实的 PDB 结构 (7skh.B)。

即：

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2. 环境配置

下载 GitHub 工程：

git clone git@github.com:bjing2016/EigenFold.git

2.1 配置 Docker 环境

构建 Docker 环境：

nvidia-docker run -it --name eigenfold-[your name] -v [nfs path]:[nfs path] af2:v1.02

预先配置 Docker 环境中的 conda 源 与 pip 源，加速下载过程，参考 开源可训练的蛋白质结构预测框架 OpenFold 的环境配置

如果安装错误，清空 conda 环境，建议使用 rsync 快速删除，即：

mkdir tmp
rsync -a --delete tmp/ /opt/conda/envs/eigenfold
rm -rf /opt/conda/envs/eigenfold

配置 conda 环境，即：

# 安装 conda 环境
conda create -n eigenfold python=3.8
conda activate eigenfold

2.2 配置 PyTorch 系列包

安装 PyTorch，建议使用 conda 安装，而不是 pip 安装，参考 Installing Previous Versions of PyTorch 即：

# pip 安装异常，建议使用 conda 安装。
# pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

预先测试 PyTorch 是否安装成功，即：

pythonimport torch
print(torch.__version__)  # 1.11.0
print(torch.cuda.is_available())  # True

再安装 PyTorch 相关包，一共 5 个包，即 torch-scatter、torch-sparse、torch-cluster、torch-spline-conv、torch-geometric，建议逐个安装，排查问题，即：

pip install torch-scatter -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-sparse -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-cluster -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-spline-conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html
pip install torch-geometric -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html

安装其他依赖包：

pip install e3nn pyyaml wandb biopython matplotlib pandas

2.3 配置 OmegaFold 依赖

安装 OmegaFold 依赖，即：

# 调用时，需要在 EigenFold 的根目录下。
wget https://helixon.s3.amazonaws.com/release1.pt
git clone https://github.com/bjing2016/OmegaFold
pip install --no-deps -e OmegaFold

注意需要预先下载 OmegaFold 的模型 release1.pt，大约 3 个 G左右。

OmegaFold GitHub: OmegaFold

This command will download the weight from https://helixon.s3.amazonaws.com/release1.pt to ~/.cache/omegafold_ckpt/model.pt and load the model

cd EigenFold
bypy info
bypy downfile /huggingface/eigenfold/omegafold-release1.pt model.pt

2.4 配置 TMScore 与 LDDT

安装 TMScore 与 LDDT，即：

mkdir /opt/bin
cd ~/binwget https://openstructure.org/static/lddt-linux.zip
unzip lddt-linux.zip
cp lddt-linux/lddt .
./lddt  # 测试wget https://zhanggroup.org/TM-score/TMscore.cpp
g++ -static -O3 -ffast-math -lm -o TMscore TMscore.cpp
./TMscore  # 测试export PATH="/opt/bin/:$PATH"

2.6 上传 Docker

提交 docker image，设置标签 (tag)，以及上传 docker 至服务器，即：

# 提交 Tag
docker ps -l
docker commit [container id] eigenfold:v1.0# 准备远程 Tag
docker tag eigenfold:v1.0 harbor.[ip].com/[your name]/eigenfold:v1.0
docker images | grep "eigenfold"# 推送至远程
docker push harbor.[ip].com/[your name]/eigenfold:v1.0
# 从远程拉取
docker pull harbor.[ip].com/[your name]/eigenfold:v1.0# 或者保存至本地
docker save eigenfold:v1.0 | gzip > eigenfold_v1_0.tar.gz
# 加载已保存的 docker image
docker image load -i eigenfold_v1_0.tar.gz
docker images | grep "eigenfold"

---

BugFix

Bug1: torch_sparse 版本不兼容问题。

RuntimeError: 
object has no attribute sparse_csc_tensor:File "/opt/conda/envs/eigenfold/lib/python3.8/site-packages/torch_sparse/tensor.py", line 520value = torch.ones(self.nnz(), dtype=dtype, device=self.device())return torch.sparse_csc_tensor(colptr, row, value, self.sizes())~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ <--- HERE

参考: torch has no attribute sparse_csr_tensor

将 torch-sparse 降级至 0.6.14 版本，即可：

conda list torch-sparse
# packages in environment at /opt/conda/envs/eigenfold:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
torch-sparse              0.6.17                   pypi_0    pypipip install torch-sparse==0.6.14 -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.11.0+cu113.html

Bug2: Python 3.9 新特性不兼容问题

TypeError: unsupported operand type(s) for |: 'dict' and 'dict'

原因：What’s New In Python 3.9

方案1是升级至 Python3.9 版本，方案2是修改源码，位于EigenFold/utils/pdb.py，即：

# d[key] = {'CA': 'C'} | {key: val['symbol'] for key, val in atoms.items() if val['symbol'] != 'H' and key != 'CA'}
dict1 = {'CA': 'C'}
dict2 = {key: val['symbol'] for key, val in atoms.items() if val['symbol'] != 'H' and key != 'CA'}
d[key] = {**dict1, **dict2}

其余参考：

• Linux 下删除大量文件效率对比，看谁删的快！