kyegomez/Open-AF3

해결하는 문제

이 프로젝트는 단백질, 핵산, 리간드를 포함한 생체 분자 상호작용의 3차원 구조를 예측하기 위해 설계된 오픈소스 PyTorch 구현인 AlphaFold 3입니다.

작동 방식

모델은 Evoformer 대신 'Pairformer' (48개 블록 구성)을 사용하여 쌍 표현과 단일 표현에 대해 작동합니다. 원시 원자 좌표 위에서 직접 작동하는 유전적 확산(Genetic Diffusion) 모듈을 사용하여 노이즈가 추가된 원자 좌표를 정제하여 진짜 좌표를 예측하도록 네트워크를 훈련합니다. 환각을 줄이기 위해 AlphaFold Multimer v2.3 예측을 사용한 크로스 디스틸레이션 방법을 채택합니다.

대상 사용자

생체 분자 구조 예측을 위한 오픈소스 AlphaFold 3 아키텍처를 원하는 계산 생물학 및 구조 생물학 분야의 연구자 및 개발자.

주요 특징

• 광범위한 예측 능력: 폴리머 서열, 잔기 수정, 리간드 SMILES를 입력으로 하여 구조를 예측 가능.
• 확산 기반 생성: 무작위 노이즈에서 최종 원자 위치를 생성하기 위한 확산 롤아웃 절차 사용.
• 신뢰도 측정: 원자 수준 및 쌍별 오차를 회귀하여 pLDDT 및 예측 정렬 오차(PAE) 행렬 예측.
• PyTorch 구현: AlphaFold 3의 핵심 아키텍처를 모듈식으로 PyTorch로 구현.