PSP - 开源可训练的蛋白质结构预测框架 OpenFold 的环境配置

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Paper: OpenFold: Retraining AlphaFold2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization

OpenFold: 重新训练 AlphaFold2 揭示对于学习机制和泛化能力的新见解

OpenFold 是可训练的开源实现用于模拟 AlphaFold2 的结构预测能力，主要特点如下：

训练和性能：从头开始训练 OpenFold，并且达到与 AlphaFold2 相当的预测精度。同时 OpenFold 比 AlphaFold2 更快、更节省内存，支持在 PyTorch 框架下运行。
学习机制：通过分析 OpenFold 在训练过程中预测的结构，发现一些有趣的现象，例如空间维度、二级结构元素和三级尺度的分阶段学习，以及低维 PCA 投影的近似性。
泛化能力：通过使用不同大小和多样性的训练集，以及在结构分类上剔除部分训练数据，来评估 OpenFold 对于未见蛋白质折叠空间的泛化能力。发现 OpenFold 即使在极端缩减的训练集上，也能表现出惊人的鲁棒性和准确性。

GitHub: aqlaboratory/openfold

1. 结构推理

准备模型文件 finetuning_ptm_2.pt ，参考 Huggingface - OpenFold：

bash 复制代码

pip install bypy
bypy info
bypy downfile /huggingface/openfold/finetuning_ptm_2.pt finetuning_ptm_2.pt

测试的推理命令，如下：

bash 复制代码

python3 run_pretrained_openfold.py \
mydata/test \
af2-data-v230/pdb_mmcif/mmcif_files \
--uniref90_database_path af2-data-v230/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path af2-data-v230/mgnify/mgy_clusters_2022_05.fa \
--pdb70_database_path af2-data-v230/pdb70/pdb70 \
--uniclust30_database_path msa_databases/deepmsa2/uniclust30/uniclust30_2018_08 \
--output_dir mydata/output \
--bfd_database_path af2-data-v230/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--model_device "cuda:0" \
--jackhmmer_binary_path /opt/openfold/hhsuite-speed/jackhmmer \
--hhblits_binary_path /opt/conda/envs/openfold/bin/hhblits \
--hhsearch_binary_path /opt/conda/envs/openfold/bin/hhsearch \
--kalign_binary_path /opt/conda/envs/openfold/bin/kalign \
--config_preset "model_1_ptm" \
--openfold_checkpoint_path openfold/resources/openfold_params/finetuning_ptm_2.pt

运行日志，如下：

bash 复制代码

INFO:openfold/openfold/utils/script_utils.py:Loaded OpenFold parameters at openfold/resources/openfold_params/finetuning_ptm_2.pt...
INFO:openfold/run_pretrained_openfold.py:Generating alignments for A...
INFO:openfold/openfold/utils/script_utils.py:Running inference for A...
INFO:openfold/openfold/utils/script_utils.py:Inference time: 10.128928968682885
INFO:openfold/run_pretrained_openfold.py:Output written to mydata/output/predictions/A_model_1_ptm_unrelaxed.pdb...
INFO:openfold/run_pretrained_openfold.py:Running relaxation on mydata/output/predictions/A_model_1_ptm_unrelaxed.pdb...
INFO:openfold/openfold/utils/script_utils.py:Relaxation time: 11.812019010074437
INFO:openfold/openfold/utils/script_utils.py:Relaxed output written to mydata/output/predictions/A_model_1_ptm_relaxed.pdb...

替换高性能的 Jackhmmer，位置如下：

bash 复制代码

cp backup/hhsuite-speed-3.3.2/jackhmmer /opt/openfold/hhsuite-speed/jackhmmer

模型推理的输出，如下：

bash 复制代码

alignments/  		# MSA文件，与 AF2 相同
predictions/		# 预测结果
timings.json		# 时间
tmp_2711.fasta	# 缓存fasta

其中，在 timings.json中，缓存推理耗时，即：

bash 复制代码

{"inference": 12.08716268837452}

其中，在 alignments/A 文件夹中，包括 MSA 文件，序列数量如下：

bash 复制代码

mgnify_hits.a3m			# 56 行
pdb70_hits.hhr			# 159 行
uniref90_hits.a3m		# 58 行
bfd_uniref_hits.a3m

注意：与 AF2 不同的是，OpenFold 是 a3m 格式，而 AF2 是 sto 格式。

其中，在 predictions 文件夹中，默认只包括 1 个预测的结构，以及 Relax 的结构，如下：

bash 复制代码

A_model_1_ptm_relaxed.pdb
A_model_1_ptm_unrelaxed.pdb
timings.json

预测结果如下，其中黄色是 Reference 结构，深蓝色是 AF2 的单模型预测结果，浅蓝色是 OpenFold 的 finetuning_ptm_2.pt 模型预测结果

AF2：{'TMScore': 0.9036, 'RMSD(local)': 1.66, 'Align.Len.': 117, 'DockQ': 0.0}
OpenFold：{'TMScore': 0.8601, 'RMSD(local)': 1.7, 'Align.Len.': 115, 'DockQ': 0.0}

即：

2. 环境配置

构建 base docker 环境，基于 AF2 的 docker，即：

bash 复制代码

nvidia-docker run -it --name openfold-[your name] -v [nfs path]:[nfs path] af2:v1.02

2.1 配置 conda 与 pip 高速环境

在安装环境时，建议使用国内的 conda 与 pip 源，可以加速下载。

进入 docker 之后，首先修改 conda 与 pip 的环境配置。创建或修改 ~/.condarc，即：

bash 复制代码

vim ~/.condarc

# 添加如下信息

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
channel_priority: disabled
allow_conda_downgrades: true

在 docker 中，存在默认的 pip 环境，而且优先级较高，即删除 pip 配置，再修改 pip 配置，避免失效或冲突，即：

bash 复制代码

rm /opt/conda/pip.conf
rm /root/.config/pip/pip.conf

再修改配置 ~/.pip/pip.conf，建议使用阿里云的 pip 源，清华源缺少部分安装包，即：

bash 复制代码

vim ~/.pip/pip.conf

# 添加如下信息

# This file has been autogenerated or modified by NVIDIA PyIndex.
# In case you need to modify your PIP configuration, please be aware that
# some configuration files may have a priority order. Here are the following 
# files that may exists in your machine by order of priority:
#
# [Priority 1] Site level configuration files
#       1. `/opt/conda/pip.conf`
#
# [Priority 2] User level configuration files
#       1. `/root/.config/pip/pip.conf`
#       2. `/root/.pip/pip.conf`
#
# [Priority 3] Global level configuration files
#       1. `/etc/pip.conf`
#       2. `/etc/xdg/pip/pip.conf`

[global]
no-cache-dir = true
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
extra-index-url = https://pypi.ngc.nvidia.com
trusted-host = mirrors.aliyun.com pypi.ngc.nvidia.com

2.2 配置 Docker 环境

建议不要使用默认命令配置 docker 镜像，即 docker build -t openfold .，原因是下载速度较慢，而且有部分冲突，可以参考 Dockerfile 。

手动配置如下，配置 OpenFold 系统环境，即：

bash 复制代码

# 添加 apt 源
apt-key del 7fa2af80
apt-key del 3bf863cc
apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub

# 安装源
apt-get update && apt-get install -y wget libxml2 cuda-minimal-build-11-3 libcusparse-dev-11-3 libcublas-dev-11-3 libcusolver-dev-11-3 git

注意：如果网速很慢，wget 需要耐心等待，建议重试几次。

配置 OpenFold 的 conda 环境 openfold，即：

bash 复制代码

# 复制环境文件
cd openfold

# 安装环境文件
conda env update -n openfold --file environment.yml && conda clean --all

如果中断，也可以重新更新，即：

bash 复制代码

# 更新安装环境文件
conda activate openfold
conda env update --file /opt/openfold/environment.yml --prune

注意：需要时间较长，请耐心等待，当安装 pip 包出现异常时，建议手动安装。

遇到安装失败，建议手动安装，日志清晰，推荐安装方式，即：

bash 复制代码

# 创建环境
conda create -n openfold python=3.9

# 安装 conda 包
conda install -y -c conda-forge python=3.9 setuptools=59.5.0 pip openmm=7.5.1 pdbfixer cudatoolkit==11.3.*
conda install -y -c bioconda hmmer==3.3.2 hhsuite==3.3.0 kalign2==2.04
conda install -y -c pytorch pytorch=1.12.*

# 安装 pip 包
pip install 'dllogger @ git+https://github.com/NVIDIA/dllogger.git'
pip install biopython==1.79 deepspeed==0.5.10 dm-tree==0.1.6 ml-collections==0.1.0 numpy==1.21.2 PyYAML==5.4.1 requests==2.26.0 scipy==1.7.1 tqdm==4.62.2 typing-extensions==3.10.0.2 pytorch_lightning==1.5.10 wandb==0.12.21 modelcif==0.7

# 解决 bug
conda install -c anaconda numpy-base==1.22.3  # 解决 np.object bug，同时避免与 scipy 冲突。

注意： openmm 的 7.5.1 版本，位于 simtk 中，即 from simtk.openmm import app，在 sites-package 中，没有独立的文件夹。

2.3 修复文件与编译工程

下载资源 stereo_chemical_props.txt 与修复文件 simtk.openmm，即：

bash 复制代码

cd openfold 
# 注意位于 openfold/openfold/resources 中
wget -q -P openfold/resources https://git.scicore.unibas.ch/schwede/openstructure/raw/7102c63615b64735c4941278d92b554ec94415f8/modules/mol/alg/src/stereo_chemical_props.txt

# 注意 simtk.openmm 的安装位置需要选择
# conda show openmm
# import simtk
# print(simtk.__file__)
# /opt/conda/envs/openfold/lib/python3.9/site-packages/
patch -p0 -d /opt/conda/envs/openfold/lib/python3.9/site-packages/ < lib/openmm.patch

# 输出日志
patching file simtk/openmm/app/topology.py
Hunk #1 succeeded at 353 (offset -3 lines).

注意：openmm 的 7.5.1 版本需要修复一些 bug，高版本不需要，参考关于 AlphaFold2 的 openmm.patch 补丁

编译工程，即 conda 环境中包括 openfold 的包，即

bash 复制代码

cd openfold
python3 setup.py install

2.4 相关文件

配置 conda 环境需要参考 environment.yml 文件，即：

bash 复制代码

name: openfold_venv
channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - pytorch
dependencies:
  - conda-forge::python=3.9
  - conda-forge::setuptools=59.5.0
  - conda-forge::pip
  - conda-forge::openmm=7.5.1
  - conda-forge::pdbfixer
  - conda-forge::cudatoolkit==11.3.*
  - bioconda::hmmer==3.3.2
  - bioconda::hhsuite==3.3.0
  - bioconda::kalign2==2.04
  - pytorch::pytorch=1.12.*
  - pip:
      - biopython==1.79
      - deepspeed==0.5.10
      - dm-tree==0.1.6
      - ml-collections==0.1.0
      - numpy==1.21.2
      - PyYAML==5.4.1
      - requests==2.26.0
      - scipy==1.7.1
      - tqdm==4.62.2
      - typing-extensions==3.10.0.2
      - pytorch_lightning==1.5.10
      - wandb==0.12.21
      - modelcif==0.7
      - git+https://github.com/NVIDIA/dllogger.git

配置环境需要参考 Dockerfile 文件，即：

bash 复制代码

FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu18.04

# metainformation
LABEL org.opencontainers.image.version = "1.0.0"
LABEL org.opencontainers.image.authors = "Gustaf Ahdritz"
LABEL org.opencontainers.image.source = "https://github.com/aqlaboratory/openfold"
LABEL org.opencontainers.image.licenses = "Apache License 2.0"
LABEL org.opencontainers.image.base.name="docker.io/nvidia/cuda:10.2-cudnn8-runtime-ubuntu18.04"

RUN apt-key del 7fa2af80
RUN apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
RUN apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub

RUN apt-get update && apt-get install -y wget libxml2 cuda-minimal-build-11-3 libcusparse-dev-11-3 libcublas-dev-11-3 libcusolver-dev-11-3 git
RUN wget -P /tmp \
    "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" \
    && bash /tmp/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda \
    && rm /tmp/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH

COPY environment.yml /opt/openfold/environment.yml

# installing into the base environment since the docker container wont do anything other than run openfold
RUN conda env update -n base --file /opt/openfold/environment.yml && conda clean --all

COPY openfold /opt/openfold/openfold
COPY scripts /opt/openfold/scripts
COPY run_pretrained_openfold.py /opt/openfold/run_pretrained_openfold.py
COPY train_openfold.py /opt/openfold/train_openfold.py
COPY setup.py /opt/openfold/setup.py
COPY lib/openmm.patch /opt/openfold/lib/openmm.patch
RUN wget -q -P /opt/openfold/openfold/resources \
    https://git.scicore.unibas.ch/schwede/openstructure/-/raw/7102c63615b64735c4941278d92b554ec94415f8/modules/mol/alg/src/stereo_chemical_props.txt
RUN patch -p0 -d /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/ < /opt/openfold/lib/openmm.patch
WORKDIR /opt/openfold
RUN python3 setup.py install

2.5 提交 Docker Image

docker login harbor.[ip address].com

注意：如果无法登录，则需要管理员配置，或切换可登录的服务器。

设置 BOS 命令：

bash 复制代码

alias bos='bcecmd/bcecmd --conf-path bcecmd/bceconf/ bos'

提交 docker image，设置标签 (tag)，以及上传 docker，即：

bash 复制代码

# 提交 Tag
docker ps -l
docker commit [container id] openfold:v1.0

# 准备远程 Tag
docker tag openfold:v1.0 openfold:v1.0
docker images | grep "openfold"

# 推送至远程
docker push openfold:v1.0
# 从远程拉取
docker pull openfold:v1.0

# 或者保存至本地
docker save openfold:v1.0 | gzip > openfold_v1_0.tar.gz
# 加载已保存的 docker image
docker image load -i openfold_v1_01.tar.gz
docker images | grep "openfold"

进入 Harbor 页面查看，发现已上传的 docker image，以及不同版本，即：

3. Bugfix

3.1 Numpy 版本不兼容

Bug 日志：

bash 复制代码

openfold/openfold/data/templates.py:88: FutureWarning: In the future `np.object` will be defined as the corresponding NumPy scalar.
  "template_domain_names": np.object,
Traceback (most recent call last):
  File "openfold/run_pretrained_openfold.py", line 47, in <module>
    from openfold.data import templates, feature_pipeline, data_pipeline
  File "openfold/openfold/data/templates.py", line 88, in <module>
    "template_domain_names": np.object,
  File "/opt/conda/envs/openfold/lib/python3.9/site-packages/numpy/__init__.py", line 319, in __getattr__
    raise AttributeError(__former_attrs__[attr])
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'.
`np.object` was a deprecated alias for the builtin `object`. To avoid this error in existing code, use `object` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. 
The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at:
    https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

即 Numpy 版本过高，没有 np.object 属性，建议降低至 1.23.4 版本，即：

bash 复制代码

conda list numpy

# 当前 numpy-base 的版本是 1.25.2
# conda list numpy
# packages in environment at /opt/conda/envs/openfold:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
numpy                     1.21.2                   pypi_0    pypi
numpy-base                1.25.2           py39hb5e798b_0    defaults

# 降低版本至 1.23.4
conda install -c anaconda numpy-base==1.22.3  # 解决 np.object bug，同时避免与 scipy 冲突。

也可以，修改源码文件 openfold/data/templates.py 与 openfold/data/data_pipeline.py，将 np.object 替换为 object，注意，全局搜索，需要修改 2 处，即：

python 复制代码

TEMPLATE_FEATURES = {
    "template_aatype": np.int64,
    "template_all_atom_mask": np.float32,
    "template_all_atom_positions": np.float32,
    "template_domain_names": np.object,  # 需要修改
    "template_sequence": np.object,  # 需要修改
    "template_sum_probs": np.float32,
}

Bug 参考：

StackOverflow - module 'numpy' has no attribute 'object' closed
关于 scipy 与 numpy 的兼容性，参考: Toolchain Roadmap

参考

参考：