DL4Proteins 筆記系列：連結機器學習與蛋白質工程的實用指南——深度學習工具在蛋白質設計中的應用

蛋白質設計和預測在合成生物學和治療學的發展中非常重要。儘管像 AlphaFold 和 ProteinMPNN 這樣的深度學習模型已經取得了顯著進展，但在整合基礎機器學習概念和先進蛋白質工程方法的可獲得教育資源方面仍存在差距。這一差距妨礙了這些尖端技術的更廣泛理解和應用。挑戰在於開發實用的工具，使研究人員、教育工作者和學生能夠有效地將深度學習技術應用於蛋白質設計任務，橋接理論知識和計算蛋白質工程中的實際應用。

DL4Proteins 筆記本系列是由 Graylab 研究人員設計的 Jupyter 筆記本系列，旨在讓更多人能夠接觸到蛋白質設計和預測的深度學習。這個資源受到 2024 年諾貝爾化學獎得主 David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper 的開創性工作的啟發，提供了對 AlphaFold、RFDiffusion 和 ProteinMPNN 等工具的實用介紹。DL4Proteins 面向研究人員、教育工作者和學生，將基礎的機器學習概念與先進的蛋白質工程方法結合起來，促進合成生物學和治療學的創新。這些開源筆記本涵蓋從神經網絡到圖模型的主題，讓使用者能夠進行實踐學習，縮短研究與教育之間的距離。

筆記本「使用 NumPy 的神經網絡」介紹了神經網絡的基本概念，並展示了如何使用 NumPy 實現它們。它提供了一種實踐的方法來理解基本神經網絡組件，如前向和反向傳播是如何從零開始構建的。這個筆記本通過專注於矩陣乘法和激活函數等核心操作，解釋了神經網絡背後的數學框架。這個資源非常適合初學者，幫助他們在不依賴高級庫的情況下建立對機器學習基本原理的直觀理解。通過實踐編碼練習，用戶能夠以簡化而有效的方式獲得對深度學習機制的基本見解。

筆記本「使用 PyTorch 的神經網絡」介紹了如何使用一個流行的深度學習框架來構建神經網絡。它通過利用 PyTorch 的高級抽象，如張量、自動微分和模組，簡化了神經網絡的實現。這個筆記本指導用戶創建、訓練和評估模型，強調 PyTorch 如何自動化關鍵任務，如梯度計算和優化。通過從 NumPy 轉向 PyTorch，用戶能夠接觸到現代工具，以擴展機器學習模型。這個資源通過實際範例使用戶更深入地理解神經網絡，同時展示了 PyTorch 在簡化深度學習工作流程方面的多功能性。

CNNs 筆記本介紹了 CNNs 的基本概念，重點在於它們在處理類似圖像數據中的應用。它解釋了 CNNs 如何利用卷積層從輸入數據中提取空間特徵。這個筆記本展示了卷積、池化和全連接層等關鍵組件，並涵蓋了如何使用 PyTorch 構建和訓練 CNN 模型。通過逐步實施和可視化，用戶學習 CNNs 如何分層處理輸入數據，從而有效地提取和表示多樣的深度學習應用中的特徵。

筆記本「莎士比亞和蛋白質的語言模型」探討了語言模型在理解序列（如文本和蛋白質）中的應用。通過將預測莎士比亞文本中的單詞與預測蛋白質序列中的氨基酸進行比較，突顯了語言模型的多功能性。使用 PyTorch，這個筆記本提供了一個構建和訓練簡單語言模型以進行序列預測任務的實踐指南。此外，它解釋了如標記化、嵌入和序列數據生成等概念，展示了這些技術如何應用於自然語言和蛋白質設計，架起計算語言學與生物學見解之間的橋樑。

筆記本「語言模型嵌入：下游任務的轉移學習」深入探討了如何在解決現實問題中應用語言模型嵌入。它展示了如何從預訓練的語言模型生成的嵌入捕捉序列中的有意義模式，無論是在文本還是蛋白質數據中。這些嵌入被重新用於下游任務，如分類或回歸，展示了轉移學習的力量。這個筆記本提供了一種實踐方法來提取嵌入並訓練特定應用的模型，例如蛋白質性質預測。這種方法通過利用預訓練模型，加速學習並提高專業任務的性能，架起基礎知識與實際應用之間的橋樑。

筆記本「AlphaFold 介紹」提供了對 AlphaFold 的易懂概述，這是一個能夠高精度預測蛋白質結構的突破性工具。它解釋了 AlphaFold 的核心原理，包括其依賴於深度學習和使用多序列比對（MSAs）來預測蛋白質摺疊的過程。這個筆記本提供了 AlphaFold 如何從氨基酸序列生成 3D 蛋白質結構的實用見解，展示了它對結構生物學的變革性影響。用戶將通過真實世界的應用了解和使用這個強大的工具，從探索蛋白質功能到推進藥物發現和合成生物學創新。

筆記本「蛋白質的圖神經網絡」介紹了 GNNs 在蛋白質研究中的應用，強調它們能夠建模蛋白質結構中氨基酸之間的複雜關係。它解釋了 GNNs 如何將蛋白質視為圖，其中節點代表氨基酸，邊緣捕捉相互作用或空間接近性。通過利用 GNNs，研究人員可以預測蛋白質功能或結合親和力等性質。這個筆記本提供了實施 GNNs 以解決與蛋白質相關任務的實用指南，提供了對其架構和訓練過程的見解。這種方法為蛋白質工程、藥物發現和理解蛋白質動態開啟了新的可能性。

筆記本「去噪擴散概率模型」探討了擴散模型在蛋白質結構預測和設計中的應用。這些模型通過逐步去噪一個嘈雜的輸入來生成數據，使得預測複雜的分子結構成為可能。這個筆記本解釋了擴散過程和反向取樣的基本概念，指導用戶如何將其應用於蛋白質建模任務。通過模擬逐步去噪，擴散模型能夠捕捉複雜的分佈，使其適合生成準確的蛋白質構象。這種方法為解決蛋白質工程中的挑戰提供了一種尖端的方法，為在各種科學應用中創建和改進蛋白質結構提供了強大的工具。

筆記本「綜合設計蛋白質」結合了 RFdiffusion、ProteinMPNN 和 AlphaFold 等先進工具，指導用戶完成完整的蛋白質設計過程。這個工作流程從 RFdiffusion 開始生成骨架結構，然後使用 ProteinMPNN 設計穩定生成結構的最佳序列。最後，使用 AlphaFold 來預測和改進設計蛋白質的 3D 結構。通過整合這些工具，這個筆記本提供了一種簡化的蛋白質工程方法，使得用戶能夠通過反覆設計、驗證和改進蛋白質結構來應對合成生物學和治療學中的現實挑戰。

筆記本「RFDiffusion: 全原子」介紹了 RFdiffusion 用於生成高保真度蛋白質結構，專注於完整的原子級細節。它利用去噪擴散模型逐步細化並生成準確的蛋白質結構原子表示，這對於理解蛋白質摺疊和功能至關重要。這個筆記本指導用戶設置和運行 RFdiffusion 模型，強調其在蛋白質設計中的應用及其推進結構生物學和藥物發現領域的潛力。

總之，將深度學習工具與蛋白質設計和預測結合起來，對於推進合成生物學和治療學具有巨大的潛力。這些筆記本提供了理解和應用尖端技術（如 AlphaFold、RFDiffusion、ProteinMPNN 和基於圖的模型）的實用資源。這些工具使研究人員、教育工作者和學生能夠通過將基礎機器學習概念與實際應用相結合，探索蛋白質結構預測、設計和優化。

請查看 GitHub 頁面。所有研究的功勞都歸於這個項目的研究人員。此外，別忘了在 Twitter 上關注我們，加入我們的 Telegram 頻道和 LinkedIn 群組。還有，別忘了加入我們的 60k+ ML SubReddit。

🚨 熱門消息：LG AI Research 發布 EXAONE 3.5：三個開源雙語前沿 AI 模型，提供無與倫比的指令跟隨和長上下文理解，為全球生成 AI 卓越領導力提供支持……。