AlphaFold2代码阅读（一）

2024-03-26 22:39:04

2021SC@SDUSC

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前言

  AlphaFold2的代码真的是太多了，而且几乎没有注释，难度真的很大。因为我对深度学习的了解也并不深刻，并且TensorFlow这个框架也没有用过，所以在看代码的过程，真的是不停地在学习。总之一句话就是痛并快乐着。
  今天要学习的是alphafold/alphafold/model/modules.py。modules.py 中主要是AlphaFold2 核心部分使用的模块和代码。

一、各种import

1、代码

import functools
from alphafold.common import residue_constants
from alphafold.model import all_atom
from alphafold.model import common_modules
from alphafold.model import folding
from alphafold.model import layer_stack
from alphafold.model import lddt
from alphafold.model import mapping
from alphafold.model import prng
from alphafold.model import quat_affine
from alphafold.model import utils
import haiku as hk
import jax
import jax.numpy as jnp

2、解析

1、导入了很多alphafold自己的模块

下面是各个模块的用途：

  residue_constants.py中写明了AlphaFold 中使用的常量

  all_atom.py中写明了所有原子表示的操作

  common_modules.py中写明了用于蛋白质折叠的常见俳句模块的集合

  folding.py中写明了结构模块的模块和实用程序

  layer_stack.py中写明了没有共享参数的堆叠层函数重复的函数

  lddt.py中写明了lDDT 蛋白质距离评分

  mapping.py中写明了专门的映射函数

  prng.py中写明了关于蛋白质折叠中 PRNG 使用的实用程序集合

  quat_affine.py中写明了四元数几何模块

  utils.py中写明了一组用于蛋白质折叠的 JAX 实用函数

2、导入了很多库

Haiku：
  Haiku是JAX的神经网络库，它允许用户使用熟悉的面向对象编程模型，同时允许完全访问JAX的纯函数转换。它提供了两个核心工具：模块抽象hk.Module，和一个简单的函数转换hk.transform。
  hk.Module是Python对象，包含对其自身参数、其他模块和对用户输入应用函数方法的引用。hk.transform允许完全访问JAX的纯函数转换。在后面的代码中就用到了hk.Module。

functools：

  functools是python的模块，用于高阶函数：指那些作用于函数或者返回其它函数的函数，通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标。

  cmp_to_key，将一个比较函数转换关键字函数；

  partial，针对函数起作用，并且是部分的；

  reduce，与python内置的reduce函数功能一样；

  total_ordering，在类装饰器中按照缺失顺序，填充方法；

  update_wrapper，更新一个包裹（wrapper）函数，使其看起来更像被包裹（wrapped）的函数；

  wraps，可用作一个装饰器，简化调用update_wrapper的过程；

二、softmax_cross_entropy函数

1、代码

def softmax_cross_entropy(logits, labels):
  loss = -jnp.sum(labels * jax.nn.log_softmax(logits), axis=-1)
  return jnp.asarray(loss)

2、解析

上述代码是在给定 logits 和 one-hot class 标签的情况下计算 softmax 交叉熵

  softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。

  交叉熵（Cross Entropy）是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性信息。

  有关softmax函数的详解，请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/105722023

  有关交叉熵的详解，请见https://blog.csdn.net/qq_33542428/article/details/106482393

三、sigmoid_cross_entropy函数

1、代码

def sigmoid_cross_entropy(logits, labels):
  log_p = jax.nn.log_sigmoid(logits)
  # log(1 - sigmoid(x)) = log_sigmoid(-x), the latter is more numerically stable
  log_not_p = jax.nn.log_sigmoid(-logits)
  loss = -labels * log_p - (1. - labels) * log_not_p
  return jnp.asarray(loss)

2、解析

上述代码在给定 logits 和多个类标签的情况下计算 sigmoid 交叉熵

sigmoid函数表达式和图像如下：
AlphaFold2代码阅读（一）
AlphaFold2代码阅读（一）
可以看到在趋于正无穷或负无穷时，函数趋*滑状态，sigmoid函数因为输出范围（0，1），所以二分类的概率常常用这个函数，这个函数有以下几个优点：

（1）值域在0和1之间

（2）函数具有非常好的对称性

（3）函数对输入超过一定范围就会不敏感

有关sigmoid函数的详解，请见https://www.jianshu.com/p/506595ec4b58

四、create_extra_msa_feature函数

1、代码

def create_extra_msa_feature(batch):
 
  # 23 = 20 amino acids + 'X' for unknown + gap + bert mask
  
  msa_1hot = jax.nn.one_hot(batch['extra_msa'], 23)
  msa_feat = [msa_1hot,
              jnp.expand_dims(batch['extra_has_deletion'], axis=-1),
              jnp.expand_dims(batch['extra_deletion_value'], axis=-1)]
  return jnp.concatenate(msa_feat, axis=-1)

2、解析

将 extra_msa 扩展为 one_hot并与其他额外的 msa 功能连接。
尽可能晚地执行此操作，因为 one_hot 额外的 msa 可能非常大。
参数：批处理：具有以下键的字典：
  extra_msa: [N_extra_seq, N_res] 未被选为集群的 MSA中心。这不是one_hot编码。
  extra_has_deletion: [N_extra_seq, N_res] 附加MSA的每个位置的左侧是否有删除。
  extra_deletion_value: [N_extra_seq, N_res] 附加MSA的每个位置左侧的删除次数。
返回：附加MSA特征的串联张量。

五、AlphaFoldIteration类

1.1、代码

class AlphaFoldIteration(hk.Module):

  def __init__(self, config, global_config, name='alphafold_iteration'):
    super().__init__(name=name)
    self.config = config
    self.global_config = global_config

1.2、解析

AlphaFoldIteration类：

AlphaFoldIteration类的主要作用是实现了AlphaFold 架构的单次循环迭代

根据提供的特征计算集成（平均）表示。

然后将这些表示传递给配置文件请求的各个头。

每个头还返回一个损失，该损失作为加权和组合，以产生总损失。

2.1、代码

evoformer_module = EmbeddingsAndEvoformer(
        self.config.embeddings_and_evoformer, self.global_config)
    batch0 = slice_batch(0)
    representations = evoformer_module(batch0, is_training)

2.2、解析

计算每个批次元素和平均值的表示

3.1、代码

	msa_representation = representations['msa']
    del representations['msa']

3.2、解析

MSA 表示没有集成，所以我们不将张量传递到循环中。

4.1、代码

    if ensemble_representations:
      def body(x):
        i, current_representations = x
        feats = slice_batch(i)
        representations_update = evoformer_module(
            feats, is_training)

        new_representations = {}
        for k in current_representations:
          new_representations[k] = (
              current_representations[k] + representations_update[k])
        return i+1, new_representations

      if hk.running_init():
        _, representations = body((1, representations))
      else:
        _, representations = hk.while_loop(
            lambda x: x[0] < num_ensemble,
            body,
            (1, representations))

      for k in representations:
        if k != 'msa':
          representations[k] /= num_ensemble.astype(representations[k].dtype)

4.2、解析

上述代码是对批处理维度上的表示（MSA 除外）求平均。

其中def body(x)后面是将一个元素添加到表示集合中去。

5.1、代码

  if hk.running_init():
        _, representations = body((1, representations))
      else:
        _, representations = hk.while_loop(
            lambda x: x[0] < num_ensemble,
            body,
            (1, representations))

5.2、解析

上述代码是初始化Haiku 模块时，运行while_循环的一次迭代来初始化“body”中使用的Haiku 模块。

6.1、代码

    for name, (head_config, module) in heads.items():
      if name in ('predicted_lddt', 'predicted_aligned_error'):
        continue
      else:
        ret[name] = module(representations, batch, is_training)
        if 'representations' in ret[name]:
          representations.update(ret[name].pop('representations'))
      if compute_loss:
        total_loss += loss(module, head_config, ret, name)

6.2、解析

跳过 PredictedLDDTHead 和 PredictedAlignedErrorHead 直到StructureModule 被执行。

结构模块用来自头部的额外表示为PredictedLDDTHead提供激活。

7.1、代码

if self.config.heads.get('predicted_lddt.weight', 0.0):
      name = 'predicted_lddt'
      head_config, module = heads[name]
      ret[name] = module(representations, batch, is_training)
      if compute_loss:
        total_loss += loss(module, head_config, ret, name, filter_ret=False)

7.2、解析

在 StructureModule 执行后添加 PredictedLDDTHead

提供所有以前的结果以访问 structure_module 结果。

8.1、代码

if ('predicted_aligned_error' in self.config.heads
        and self.config.heads.get('predicted_aligned_error.weight', 0.0)):
      name = 'predicted_aligned_error'
      head_config, module = heads[name]
      ret[name] = module(representations, batch, is_training)
      if compute_loss:
        total_loss += loss(module, head_config, ret, name, filter_ret=False)

8.2、解析

在 StructureModule 执行后添加 PredictedAlignedErrorHead。

提供所有以前的结果以访问 structure_module 结果。

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