kyegomez/Open-AF3

何を解決するか

このプロジェクトは、タンパク質、核酸、リガンドを含む生体分子相互作用の3次元構造を予測する目的で設計された、オープンソースのPyTorch実装であるAlphaFold 3です。

動作方法

モデルはEvoformerの代わりに「Pairformer」（48ブロック構成）を使用し、ペア表現と単一表現の両方で動作します。また、原始的な原子座標上で直接動作する「遺伝的拡散（Genetic Diffusion）」モジュールを採用しており、ノイズが加えられた原子座標をノイズ除去して真の座標を予測するようにネットワークを訓練します。幻覚を低減するために、AlphaFold Multimer v2.3の予測を用いたクロスディスティルレーション手法を採用しています。

対象ユーザー

生体分子構造予測のためのオープンソースなAlphaFold 3アーキテクチャを求める、計算生物学および構造生物学分野の研究者や開発者。

特徴

• 広範な予測能力: ポリマー配列、アミノ酸修飾、リガンドのSMILESを入力として構造を予測可能。
• 拡散ベースの生成: ランダムノイズから最終的な原子位置を生成するための拡散ロールアウト手順を採用。
• 信頼性指標: 原子レベルおよびペアワイズの誤差を回帰し、pLDDTおよび予測アラインメント誤差（PAE）行列を予測。
• PyTorch実装: AlphaFold 3のコアアーキテクチャをモジュール形式でPyTorchで実装。