学习用RFDifussion

林一二2024年05月17日 00:51
  1. 运行例子时发现,执行 ./scripts/run_inference.py 的时候,会打开 VSCode,而且内存占用会越来越大
    1. 问了他们的贡献者,发现原来这样是把一个 Python 文件名呈现给 shell,然后 shell 决定用 VSCode 打开这个文件名。
    2. 内存占用越来越大,可能是因为原来给这个 Python 的参数,都给了 VSCode,然后可能触发了什么奇怪的设定
    3. 解法是在前面加上 python, python ./scripts/run_inference.py 这样即可
    4. python ./scripts/run_inference.py 'contigmap.contigs=[150-150]' inference.output_prefix=test_outputs/test inference.num_designs=10
  2. 运行时,GPU 显存占用了 6GB,计算量占用 80% 左右,最后就打印出一个 Finished design in 0.85 minutes ,不知道输入输出是什么
    1. 生成的 PDB 文件会放在命令指定的文件夹里
      1. 蛋白质三级结构文件 PDB 可以用 VSCode 的 Protein Viewer 插件来可视化;它是纯文本格式,也可以直接用 VSCode 查看文本
      2. 可以使用在线网页版工具 https://molstar.org/viewer/
    2. 目前的输入就是「只想要一个长度为 150aa 的蛋白质」。更多约束需要在配置文件里定义。
      1. 可以通过 inference.input_pdb=path 指定现有的 PDB 文件路径

先改用 AlphaFold3 了,好像是同类的但是效果更好。

根据 https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion/discussions/243 ,应该看看

分析蛋白相互作用 学习生物知识 长生不老

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Code
# 运行例子时发现,执行 `./scripts/run_inference.py` 的时候,会打开 VSCode,而且内存占用会越来越大
## 问了他们的贡献者,发现原来这样是把一个 Python 文件名呈现给 shell,然后 shell 决定用 VSCode 打开这个文件名。
## 内存占用越来越大,可能是因为原来给这个 Python 的参数,都给了 VSCode,然后可能触发了什么奇怪的设定
## 解法是在前面加上 python, `python ./scripts/run_inference.py` 这样即可
## `python ./scripts/run_inference.py 'contigmap.contigs=[150-150]' inference.output_prefix=test_outputs/test inference.num_designs=10`
# 运行时,GPU 显存占用了 6GB,计算量占用 80% 左右,最后就打印出一个 `Finished design in 0.85 minutes` ,不知道输入输出是什么
## 生成的 PDB 文件会放在命令指定的文件夹里
### 蛋白质三级结构文件 PDB 可以用 VSCode 的 Protein Viewer 插件来可视化;它是纯文本格式,也可以直接用 VSCode 查看文本
### 可以使用在线网页版工具 <a >[ext[https://molstar.org/viewer/]]</a>
## 目前的输入就是「只想要一个长度为 150aa 的蛋白质」。更多约束需要在配置文件里定义。
### 可以通过 `inference.input_pdb=path` 指定现有的 PDB 文件路径


先改用 AlphaFold3 了,好像是同类的但是效果更好。

根据 <a >https://github.com/RosettaCommons/RFdiffusion/discussions/243</a> ,应该看看

* <a >https://github.com/baker-laboratory/RoseTTAFold-All-Atom</a>
* <a >https://github.com/baker-laboratory/rf_diffusion_all_atom</a>