【亲测免费】 RFDiffusionAA 项目安装与使用指南

1. 项目目录结构及介绍

RFDiffusionAA 项目的目录结构如下：

rf_diffusion_all_atom/
├── config/
│   └── inference/
├── input/
├── lib/
├── potentials/
├── output/
├── LICENSE
├── README.md
├── aa_model.py
├── chemical.py
├── contigs.py
├── diffusion.py
├── idealize_backbone.py
├── igso3.py
├── kinematics.py
├── mask_generator.py
├── metrics.py
├── pdbio.py
├── rf2aa.py
├── rotation_conversions.py
├── run_inference.py
├── util.py
└── util_module.py

目录结构介绍

• config/: 包含配置文件的目录，特别是 inference/ 目录，用于推理配置。
• input/: 存放输入文件的目录，例如 PDB 文件。
• lib/: 存放项目依赖库的目录。
• potentials/: 存放势能相关文件的目录。
• output/: 存放输出文件的目录，例如生成的 PDB 文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• aa_model.py: 氨基酸模型相关的 Python 脚本。
• chemical.py: 化学相关的 Python 脚本。
• contigs.py: 连续片段相关的 Python 脚本。
• diffusion.py: 扩散相关的 Python 脚本。
• idealize_backbone.py: 理想化骨架相关的 Python 脚本。
• igso3.py: 与 SO3 相关的 Python 脚本。
• kinematics.py: 运动学相关的 Python 脚本。
• mask_generator.py: 掩码生成相关的 Python 脚本。
• metrics.py: 评估指标相关的 Python 脚本。
• pdbio.py: PDB 文件输入输出相关的 Python 脚本。
• rf2aa.py: RF2AA 相关的 Python 脚本。
• rotation_conversions.py: 旋转转换相关的 Python 脚本。
• run_inference.py: 推理运行的主脚本。
• util.py: 通用工具相关的 Python 脚本。
• util_module.py: 通用模块相关的 Python 脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run_inference.py。该文件是执行推理任务的主脚本，负责加载配置、处理输入数据、运行推理模型并生成输出文件。

启动文件功能

• 加载配置: 从 config/inference/ 目录中加载推理配置。
• 处理输入数据: 读取输入的 PDB 文件，并进行预处理。
• 运行推理模型: 使用预训练的模型进行推理，生成新的蛋白质结构。
• 生成输出文件: 将生成的蛋白质结构保存为 PDB 文件，并生成中间结构文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要存放在 config/inference/ 目录中。这些配置文件用于定义推理任务的各种参数，例如模型权重、输入输出路径、推理步数等。

配置文件示例

inference:
  deterministic: True
  diffuser:
    T: 100
  output_prefix: output/ligand_only/sample
  input_pdb: input/7v11.pdb
  contigmap:
    contigs: ['150-150']
  ligand: OQO
  num_designs: 1
  design_startnum: 0

配置文件参数说明

• deterministic: 是否使用确定性推理，确保结果可重复。
• diffuser.T: 推理步数，控制扩散过程的步数。
• output_prefix: 输出文件的前缀路径。
• input_pdb: 输入的 PDB 文件路径。
• contigmap.contigs: 定义生成的蛋白质片段的长度和位置。
• ligand: 目标配体的名称。
• num_designs: 生成的蛋白质设计数量。
• design_startnum: 设计编号的起始值。

通过这些配置文件，用户可以灵活地调整推理任务的参数，以满足不同的需求。