Alphafold2

1.Alphafold2广泛使用了transformer结构,不挂吧是MSA还是残基–残基对的信息更新都使用了Attention机制,结构化模块使用了三角法则, 简化了计算的复杂度, 准确率也提高了不少.
2.整个模型的Evoformer和structure module部分使用了recycling
3.对于训练部分,先进行预训练, 然后把MSA中没有标签的序列预测出三维结构,再将这些训练结构置信度高的保留下来重新训练
4.对msa还做了msaked attention自监督训练

然而我们发现推理的过程中使用到的都是现有的蛋白库,对于那些MSA序列长度还可以,但是模板较少的目标序列而言,其预测精度较低, 那是不是可以在推理的过程中也把MSA中没有结构信息的序列进行预测,
再把结果留下来当作模板来做预测呢

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