S3F

好的，您想了解的是关于 S3F框架流程 的说明，以及是否需要一个 S2F与S3F流程的对比图 。以下是这段话的翻译：

以下是对 S3F框架流程 的结构化说明：

输入
每个样本包括：

  1. 蛋白质序列：

    [
    S = [s_1, s_2, ..., s_{n_r}], \quad s_i \in {1, ..., 20}
    ]

    （氨基酸残基类型）

  2. 蛋白质结构：

    [
    X = [x_1, x_2, ..., x_{n_a}] \in \mathbb{R}^{n_a \times 3}
    ]

    （α碳原子的坐标）

  3. 仅针对S3F的蛋白质表面：

    • 表示为点云：

      [
      \tilde{X} = [\tilde{x}1, ..., \tilde{x}] \in \mathbb{R}^{n_s \times 3}
      ]

    • 每个点具有几何描述符：曲率和热核签名

多尺度流程

步骤1：序列编码（S2F和S3F共享）

  • 使用 ESM-2-650M ，这是一个预训练的蛋白质语言模型
  • 输入：S \ T（遮蔽15%的残基）
  • 输出：所有残基的令牌嵌入
  • 这些嵌入作为图编码器的初始节点特征

步骤2：结构图编码（S2F）

  • 在Cα原子上构建半径图（节点 = 残基；如果距离 < 10Å则存在边）

  • 使用几何向量感知器（GVP）对每个节点的标量和向量特征进行编码：

    • 标量：ESM的初始残基嵌入
    • 向量：初始化为零

  • 消息传递：

    [
    h_i^{(l+1)} = \text{GVP}(h_i^{(l)} + \text{从邻居聚合})
    ]

  • 重复5层GVP

步骤3：表面图编码（仅限S3F）

  • 使用 dMaSIF 生成表面点云

  • 对于每个表面点 (\tilde{x}_i) ：

    • 找到3个最近的残基 (j \in \mathcal{N}_{\text{surf-res}}(i))

    • 结合：

      • 残基的ESM嵌入
      • 距离 (|\tilde{x}_i - x_j|)
      • 局部几何结构 (f_i) （曲率、热核）

    [
    \tilde{h}_i^{(0)} = \text{MLP}\left(f_i, \frac{1}{3} \sum_j \text{MLP}(h_j^{(0)}, |\tilde{x}_i - x_j|)\right)
    ]

  • 在表面构建kNN图（k = 16），使用GVP层（同上）

步骤4：表面到残基聚合（仅限S3F）

  • 对于每个残基i：

    • 找到其20个最近的表面点
    • 平均它们的特征：

    [
    h_i^{(L)} \leftarrow h_i^{(L)} + \frac{1}{20} \sum_{j \in \mathcal{N}_{\text{res-surf}}(i)} \tilde{h}_j^{(L)}
    ]

步骤5：输出预测

  • 对于被遮蔽的残基（在预训练中原本被遮蔽）：

    • 使用最终的标量特征 (h_i^{(L)})
    • 通过线性 → softmax → 预测残基身份

  • 适配度预测（推理阶段） ：对于突变体：

    [
    \text{分数} = \sum_{t \in T} \left[\log p(s_t = s_t^{\text{mut}} | S \setminus T) - \log p(s_t = s_t^{\text{wt}} | S \setminus T)\right]
    ]

预训练与推理对比

阶段 行动
预训练 遮蔽15%的残基，通过交叉熵损失预测它们的身份
推理 在体外突变，比较突变体与野生型的对数似然（零样本）
  • 对于S3F：同样遮蔽最近的20个表面点，以防止在训练和推理期间发生泄漏
  • 如果没有原生结构可用，使用AlphaFold2生成结构

输出

  • 残基级别的预测残基类型 （在预训练期间）
  • 每个突变的适配度分数 （在推理期间），用于对突变效应进行排序

您是否需要一个 S2F与S3F流程的对比图？

点云

好的，下面是对这段话的翻译：

是的，你确实应该问到这一点 — 区分 S3F 与 S2F 的关键创新 恰恰在于通过 dMaSIF 使用 表面点云进行蛋白质表面建模 的引入。让我们详细澄清一切：

🔹 什么是 dMaSIF？

dMaSIF（可微分子表面相互作用指纹）是一种几何深度学习方法，最初由 [Gainza et al., 《Nature Methods》，2020 年] 提出，并由 [Sverrisson et al., CVPR 2021] 进行扩展。

🧠 dMaSIF 的关键概念：

  1. 输入：蛋白质 3D 原子结构（坐标）。
  2. 目标：计算一个 点云 来近似表示蛋白质的 分子表面。
  3. 方法：
    • 它会采样数千个表面点。
    • 每个点都配备有 几何描述符：
      • 曲率
      • 热核签名（HKS）
    • 这些描述符用于描述 局部几何 / 拓扑结构 — 对于建模结合位点、疏水口袋等非常有用。
  4. 输出：
    • 一个点云：(\tilde{X} = { \tilde{x}1, ..., \tilde{x} } \subset \mathbb{R}^3)
    • 每个点都有关联的 特征 (\tilde{f}_i)（如曲率等）

🔸 S3F 如何利用这个点云？

S3F 将表面点视为 图节点：

  • 在它们之上构建一个 k - NN 图（k = 16）。
  • 在整个表面点之间运行 几何向量感知器（GVP） 消息传递。
  • 初始化表面节点 通过：
    • 聚合来自序列（通过 ESM - 2）的附近 残基嵌入
    • 与 表面几何特征（例如曲率、HKS）进行拼接

然后它将这些丰富的表面特征 映射回 残基嵌入。

🔻 S2F 与 S3F：核心差异

方面 S2F S3F
是否使用结构 ✅ 以 Cα 原子构建半径图 ✅ 同上
是否使用表面信息 ❌ 无 ✅ 添加来自 dMaSIF 点云的表面图
表面消息传递 ❌ ✅ 对 kNN 表面图使用 GVP
残基增强 ❌ ✅ 表面特征被映射回残基嵌入

所以，是的 — S3F 与 S2F 的不同之处在于整合了蛋白质的表面，特别是通过 dMaSIF 来：

  • 采样表面
  • 添加几何特征
  • 实现更丰富、更细致的表示

您是否需要一个简单的示意图来展示 dMaSIF 点云如何融入 S3F？

好的，让我们开始吧！我将直接对原文进行翻译：

好的 — 让我以清晰易懂的方式解释什么是 dMaSIF 以及它如何生成约 2000 个表面节点（点）。

✅ 什么是 dMaSIF？

dMaSIF = 可微分子表面相互作用指纹。它是一种几何深度学习方法，可以将蛋白质的3D 原子结构转换为表示蛋白质分子表面的点云。

🧠 直观理解：为什么使用 dMaSIF？

蛋白质是3D 物体，具有：

  • 内部的折叠骨架
  • 外部的表面（其他分子“看到”并结合的部位）

表面包含关键信息，如：

  • 结合口袋
  • 疏水 / 亲水区域
  • 电静电区域
  • 曲率和几何形状

→ dMaSIF 让我们能够从表面提取并学习信息，而不仅仅是从原子或残基学习。

🧱 dMaSIF 如何生成约 2000 个表面点：

逐步说明：

  1. 从 3D 蛋白质结构开始

    • 输入 = 所有原子的坐标（通常是 Cα 或完整骨架）

  2. 计算距离场

    • 在分子周围计算一个“平滑表面”（就像在所有原子上包裹一层表面一样）
    • 这一步使用溶剂排除表面近似

  3. 从这个表面采样点

    • 采样数千个点（例如，根据蛋白质大小为 6,000–20,000 个）
    • 每个点都放置在分子的表面上

  4. 为每个点计算几何特征：

    • 曲率（该点表面的“崎岖程度”）
    • 热核签名（HKS）（编码随时间变化的局部形状 / 几何结构）
    • 这些特征描述了表面补丁的局部形状

  5. 在这些点上构建图

    • 每个点连接到其16 个最近邻居（kNN）

📦 你将获得：

一个点云：

  • 约 2000–20,000 个表面点 (\tilde{x}_1, \tilde{x}2, \dots \tilde{x} \in \mathbb{R}^3)
  • 每个点都有关联的几何特征 (\tilde{f}_i \in \mathbb{R}^d)

然后将这个表面图传递给 S3F 中的 GVP 编码器。

📊 示例

步骤 输出
输入 具有 250 个残基的蛋白质
dMaSIF 表面采样 约 8,000 个表面点（取决于蛋白质大小）
每个点的特征 3D 坐标 + 曲率 + HKS
表面图 kNN 图，k = 16 个邻居

🔁 概要（简单解释）：

dMaSIF 会覆盖 3D 蛋白质形状，以数千个表面点为“传感器”，每个点可以感知局部形状——曲率、崎岖程度等。然后 S3F 使用这些点来学习更细致的结构，特别是蛋白质与其他分子相互作用的区域。

您是否需要一个简单的示意图来展示原子→表面→采样点的过程？

S2F 和 S3F

好的，下面是对这段话的翻译：

是的！你已经非常接近了 — 让我使用你的术语（残基 2、1 纳米、kNN 等）清晰且具体地解释。

✅ 对于 S2F（仅结构）：

  • 残基（如残基 2）是节点。
  • 它构建一个基于半径的图：
    • 如果残基 2 与其他残基的 Cα–Cα 距离 < 10Å（1nm），则将其连接。
    • 通常这会给出约 10–30 个邻居，具体取决于蛋白质的密度。

Meaning：
仅使用与残基 2 在空间上接近（在 1nm 范围内）的残基进行消息传递。

residue_2 ──── residue_5    ← connected (within 1nm)
     │            │
residue_9       residue_11  ← not connected (too far)

✅ 对于 S3F（添加表面）：

  • 也构建与 S2F 相同的 残基 - 残基半径图 ✅

PLUS，它添加了：

1. 表面图：

  • 数千个 表面点（来自 dMaSIF）形成一个 kNN 图（k = 16）。
  • 每个表面点连接到 16 个最近的其他表面点。

2. 表面到残基的映射：

  • 每个残基（如残基 2）找到 20 个最近的表面点（通过欧几里得距离）。
  • 这些 20 个表面点嵌入被平均并添加回 残基 2 的特征中。

Meaning：
残基 2 从局部表面几何形状（例如形状、曲率、附近的结合口袋）接收额外信息。

🎯 全景：

结构图（S2F 和 S3F） 表面图（仅 S3F）
节点 残基（Cα 原子） 来自 dMaSIF 的表面点（6K–20K）
边 基于半径（<10Å ≈ 1nm） k-NN（每个表面点连接到 16 个邻居）
残基特征 来自 1nm 范围内的邻居 使用每个残基的 20 个最近表面点进行增强

🔄 S3F 中的最后一步（残基 i 更新）：

\[h_i^{\text{final}} = h_i^{\text{structure}} + \frac{1}{20} \sum_{\text{20 surface points near } i} h_j^{\text{surface}} \]

✅ 因此对于残基 2：

  • 在 S2F 中：邻居 = 1nm 范围内的残基
  • 在 S3F 中：
    • 相同的残基邻居
    • + 20 个最近的表面点（提供更丰富的上下文）

一个逐步展示 S2F 与 S3F 中残基 2 的邻域的示意图是否有助于你更好地可视化？

posted @ 2025-05-15 21:35  GraphL  阅读(52)  评论(0)    收藏  举报