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dyMEAN代码分析

时间：2024-08-13 11:48:46浏览次数：6  
标签：dyMEAN 分析 cdr 代码 抗体 CDR 抗原 残基 paratope

这段代码的作用是生成一个 cmask 列表，用于指示在模型的预测过程中，哪些残基的坐标需要被生成（预测），哪些残基的坐标是固定的（不需要预测）。以下是对这行代码的详细解读：

1. 背景信息

  • cmask: 这是一个掩码（mask），用于指定哪些坐标需要生成（由模型预测），哪些坐标保持固定（不变）。

    • 0 表示坐标是固定的，不会由模型生成。
    • 1 表示坐标是需要模型生成的。

  • 数据来源:

    • ag_data: 代表抗原（antigen）的数据，包括序列和对应的坐标。
    • hc_data: 代表抗体重链（heavy chain）的数据。
    • lc_data: 代表抗体轻链（light chain）的数据。

2. 代码的详细解读

cmask = [0 for _ in ag_data['S']] + [0] + [1 for _ in hc_data['S'][1:]] + [0] + [1 for _ in lc_data['S'][1:]]

  • [0 for _ in ag_data['S']]: 这一部分生成一个与 ag_data['S'] 长度相同的列表，列表中的每个元素都是 0。这里 ag_data['S'] 是抗原的序列（通常是氨基酸序列），所以这部分代码表示抗原的所有坐标都是固定的，模型不会生成或修改它们。

  • + [0]: 这一部分添加一个额外的 0，通常用于表示一个“全局节点”（global node），其坐标是固定的。

  • [1 for _ in hc_data['S'][1:]]: 这一部分生成一个与 hc_data['S'][1:] 长度相同的列表，列表中的每个元素都是 1。hc_data['S'][1:] 表示抗体重链的序列（从第二个氨基酸开始），这意味着模型需要生成这些氨基酸的坐标（跳过了第一个氨基酸的位置）。

  • + [0]: 这一部分再次添加一个 0，可能是用于表示重链的最后一个残基的坐标是固定的，或者作为一个标记分隔符。

  • [1 for _ in lc_data['S'][1:]]: 这一部分与前面的 hc_data 类似，生成一个与 lc_data['S'][1:] 长度相同的列表，表示抗体轻链的氨基酸（从第二个开始）需要生成坐标。

3. 结果

  • cmask 最终生成的列表表示：
    • 抗原的所有残基坐标都是固定的 (0)。
    • 重链和轻链的第一个残基坐标是固定的 (0)。
    • 重链和轻链其他残基的坐标需要由模型生成 (1)。

这个 cmask 列表将用于指导模型在预测过程中，哪些残基的坐标需要重新生成，哪些则保持不变。这种设置通常用于控制模型的自由度，以确保模型在合理的范围内进行预测，例如在抗体设计或对接预测任务中，通常希望固定抗原的坐标，只生成抗体部分的坐标来探索不同的对接模式。

这段代码的目的是生成一个 smask 掩码，用于指定哪些残基的序列（即氨基酸序列）需要被模型生成（预测），哪些残基的序列是固定的（不需要预测）。该掩码的生成依据是是否有特定的 CDR（互补决定区）需要进行序列预测。以下是对这段代码的详细解读：

1. 背景信息

  • smask: 这是一个序列掩码（sequence mask），用于指示哪些残基的序列需要由模型生成。

    • 0 表示序列是固定的，不会由模型生成。
    • 1 表示序列需要模型生成。

  • cdr: 互补决定区（CDR），通常是抗体的特定区域，负责与抗原结合。self.cdr 指定了哪些 CDR 需要进行序列生成。

2. 代码的详细解读

if self.cdr is None:
    smask = cmask
  • 没有指定 CDR:
    • 如果 self.cdr 为 None，说明不需要特别生成 CDR 序列，此时 smask 会直接复制 cmask。也就是说，序列的生成与坐标的生成策略相同（cmask 的掩码策略）。
else:
    smask = [0 for _ in range(len(ag_data['S']) + len(hc_data['S']) + len(lc_data['S']))]
  • 指定了 CDR:
    • 如果 self.cdr 不为 None，则需要针对指定的 CDR 生成序列。首先，代码生成一个与抗原和抗体序列总长度相同的 smask 列表，并全部初始化为 0，表示所有残基的序列默认都是固定的。
cdrs = [self.cdr] if type(self.cdr) == str else self.cdr
  • 处理 CDR 输入类型:
    • 如果 self.cdr 是字符串，则将其转换为列表；如果已经是列表，则保持不变。这样做的目的是为了后续能够统一处理多个 CDR。
for cdr in cdrs:
    cdr_range = item.get_cdr_pos(cdr)
    offset = len(ag_data['S']) + 1 + (0 if cdr[0] == 'H' else len(hc_data['S']))
    for idx in range(offset + cdr_range[0], offset + cdr_range[1] + 1):
        smask[idx] = 1
  • 设置 CDR 序列生成掩码:

    • cdr_range = item.get_cdr_pos(cdr): 获取当前 CDR 在序列中的起始和结束位置。这一步确定了需要生成的 CDR 序列的范围。

    • 计算 offset:

      • 这个 offset 用于计算在整个抗体-抗原序列中的具体位置。
      • offset 的值决定了当前 CDR 在整个序列中的起始位置：
        • 如果 CDR 位于重链（H），则 offset 是抗原序列的长度加 1。
        • 如果 CDR 位于轻链（L），则 offset 是抗原序列的长度加上重链序列的长度再加 1。

    • 设置 smask:

      • 使用 cdr_range 和 offset 计算 CDR 在整个序列中的实际索引范围。
      • 通过将 smask 对应位置的值设置为 1，指示模型需要生成这些位置的氨基酸序列。

3. 结果

  • smask 的用途:
    • 最终生成的 smask 列表标记了哪些残基的序列需要由模型生成（1），而哪些是固定的（0）。
    • 如果有指定的 CDR 区域需要生成，smask 将确保模型只在这些 CDR 区域进行序列预测，而其他区域的序列保持不变。

总结

这段代码的主要功能是根据用户指定的 CDR 区域生成一个序列掩码 smask。这个掩码用于控制模型在预测过程中，哪些部分的氨基酸序列需要生成，哪些部分的序列是固定的。这样做的目的是为了集中精力在特定的 CDR 区域进行序列优化或生成，而不影响抗体或抗原的其他部分。

在这个代码片段中，paratope 指的是抗体分子上直接与抗原表位（epitope）结合的区域。这个区域通常包括抗体的互补决定区（CDR），特别是 CDR-H3，因为它在抗体-抗原相互作用中起着关键作用。

1. Paratope 的概念

  • Paratope 是抗体分子的一部分，它能够识别并结合抗原表位（epitope）。在抗体-抗原相互作用中，paratope 是抗体中与抗原直接接触的氨基酸残基的集合。
  • CDR（互补决定区） 是抗体的可变区中负责识别和结合抗原的关键区域，通常包括 CDR-H1, CDR-H2 和 CDR-H3。尤其是 CDR-H3，它在与抗原的结合中经常起到重要作用，因此常常被作为 paratope 的重要组成部分。

2. 代码的详细解读

paratope_mask = [0 for _ in range(len(ag_data['S']) + len(hc_data['S']) + len(lc_data['S']))]
paratope = [self.paratope] if type(self.paratope) == str else self.paratope
for cdr in paratope:
    cdr_range = item.get_cdr_pos(cdr)
    offset = len(ag_data['S']) + 1 + (0 if cdr[0] == 'H' else len(hc_data['S']))
    for idx in range(offset + cdr_range[0], offset + cdr_range[1] + 1):
        paratope_mask[idx] = 1
data['paratope_mask'] = paratope_mask

  • paratope_mask 初始化:

    • 首先，paratope_mask 被初始化为一个与抗原和抗体序列总长度相同的列表，所有元素均为 0。这意味着初始状态下，所有位置都被标记为不属于 paratope。

  • paratope 的确定:

    • 代码检查 self.paratope 的类型：
      • 如果 self.paratope 是字符串（例如 "H3"），它会被转换成一个包含该字符串的列表。
      • 如果 self.paratope 已经是列表，它保持不变。
    • 在你提供的参数中，self.paratope 是 "H3"，这意味着 paratope 是抗体的 CDR-H3 区域。

  • 为 paratope 设置掩码:

    • 对于 paratope 列表中的每个 CDR（在这个例子中是 "H3"），代码会找到它在抗体序列中的位置范围（cdr_range）。
    • 然后通过计算 offset 确定在整个抗体-抗原序列中的实际位置：
      • offset 是抗原序列的长度加 1（用于跳过抗原部分），如果是重链（H），就直接加上；如果是轻链（L），还要再加上重链序列的长度。
    • 在 paratope_mask 中，对应 cdr_range 的位置被设置为 1，表示这些位置属于 paratope。

  • 存储 paratope_mask:

    • 最终的 paratope_mask 被存储在 data 字典中，供后续模型使用。这会告知模型哪些位置属于 paratope，并可能在后续的预测或分析中对这些位置进行特别处理。

3. 总结

  • Paratope 是抗体中的一个关键区域，负责与抗原结合。通常它包括 CDR 区域，尤其是 CDR-H3 区域。
  • 在这段代码中，paratope 被指定为 "H3"，代码根据这个信息生成了一个掩码 paratope_mask，标记抗体序列中的哪些残基是 paratope。这对后续的预测、优化或分析至关重要，因为 paratope 是抗体发挥作用的核心区域。

template.json加载
这个 template.json 文件存储了抗体（抗体重链 H 和轻链 L）中各个特定位置（残基）的模板坐标信息。这些坐标通常是基于某个参考结构或保守结构而定的，可能用于初始化或指导抗体-抗原复合物的三维结构生成。

1. 文件结构

template.json 文件是一个嵌套字典结构，顶层分为两个键 "H" 和 "L"，分别对应抗体的重链和轻链。每个键下又包含了多个特定残基的位置编号，这些位置编号对应着残基在抗体序列中的具体位置（如 "8"、"15"、"23" 等等）。

2. 数据格式

对于每个残基编号，存储的是一个列表，列表中包含了 4 组三维坐标（即 [x, y, z]），通常对应于这个残基的主要骨架原子：

  • N（氮原子）
  • CA（α-碳原子）
  • C（碳原子）
  • O（羰基氧原子）

这些坐标可以用于模板生成过程中的骨架对齐或作为初始结构。

3. 示例解读

以 "H" 键下的 "8" 号位置为例：

"8": [
    [114.84229011807618, -18.905894119391366, -23.83062555736028], 
    [115.272632900943, -18.292054298649617, -23.119833597897113], 
    [115.3617880058757, -17.465245297172096, -22.064610593542877], 
    [115.50359030674831, -16.882032477970373, -22.047082451176973]
]

这表示抗体重链（H）第 8 号位置的残基具有以下四个原子的三维坐标：

  • N 原子: [114.842, -18.906, -23.831]
  • CA 原子: [115.273, -18.292, -23.120]
  • C 原子: [115.362, -17.465, -22.065]
  • O 原子: [115.504, -16.882, -22.047]

类似的，每个编号下的数据格式相同。

4. 作用

在你的代码中，template.json 文件的内容会在 ConserveTemplateGenerator 中被加载，并在生成抗体-抗原复合物的模板时被用作参考坐标。这些坐标可以用来初始化抗体的重链和轻链的结构，使得生成的结构与保守结构保持一致，或者用于对齐过程中，以确保生成的抗体结构符合已知的保守特征。

总结

template.json 文件提供了抗体特定残基的模板坐标信息，用于在抗体结构生成、对齐或优化过程中，确保生成的结构与已知的保守结构保持一致。每个残基对应的四个三维坐标点通常代表的是该残基的主要骨架原子的位置。

这里的数据是交错的，也就是抗原的残基，重链，轻链的残基是交错的。那你的segment_ids有什么作用
在您提到的情形下，即抗原、重链和轻链的残基是交错排列的，segment_ids 的作用就变得尤为重要。它通过为每个残基生成一个片段标识符，帮助模型区分出这些残基属于哪一条链，从而在后续的操作中（如消息传递、损失计算等）正确地处理这些残基。

具体作用

  1. 区分不同来源的残基：

    • segment_ids 的主要作用是标识每个残基的来源链（抗原、重链或轻链）。
    • 由于残基在 S 张量中是交错排列的，模型需要知道哪些残基属于抗原、哪些属于抗体重链、哪些属于轻链。segment_ids 通过为不同来源的残基分配不同的标识符（如 1 代表抗原、2 代表重链、3 代表轻链）实现了这一点。

  2. 辅助构建边：

    • 在某些模型结构中，消息传递网络（如图神经网络）需要依赖这些 segment_ids 来构建残基之间的边（edges），从而控制哪些残基之间可以进行信息传递。例如，可能会限制只有同一片段的残基之间可以传递信息，或在抗原和抗体之间传递信息。

  3. 计算损失时的作用：

    • 在计算损失时，不同片段的残基可能需要应用不同的损失函数或进行不同的处理。通过 segment_ids，模型能够在计算损失时识别和区别处理来自不同片段的残基。

总结

即使残基的排列是交错的，segment_ids 仍然为模型提供了清晰的线索，帮助模型在需要区分抗原、重链和轻链的任务中做出正确的决策。

这里的全局节点是指什么
在这种上下文中，全局节点（global nodes）通常是指那些在图结构中用于聚合或总结全局信息的特殊节点。这种节点不代表实际的残基或原子，而是代表整个抗原、抗体重链或轻链的整体信息。全局节点在图神经网络或其他消息传递算法中非常有用，因为它们可以汇总并传播全局上下文信息，从而增强模型对整个分子结构的理解。

全局节点的作用

  1. 信息汇总：

    • 全局节点可以收集和汇总整个链（如抗原链、重链、轻链）中的信息，然后将这个全局信息传播回其他节点（如具体的残基）。这在增强每个局部节点的全局视野和上下文理解方面非常有帮助。

  2. 消息传递中的角色：

    • 在消息传递网络中，全局节点可以接收来自所有局部节点（残基）的信息，进行汇总，然后在下一步中将这个综合信息分发给所有局部节点。这种机制可以帮助模型在局部和全局层面之间传递信息。

  3. 与局部节点的区别：

    • 局部节点通常对应实际的残基或原子，它们在图结构中代表具体的生物分子结构元素。而全局节点则不代表任何实际的分子结构，而是抽象的表示整个抗原或抗体链的状态。

在代码中的体现

在您的代码中，全局节点被用于与非全局节点区分开来，以便模型在处理时可以根据需求应用不同的操作。例如：

  • not_ag_global = S != self.aa_feature.boa_idx 用来排除那些标识为抗原全局节点的残基。
  • 通过全局节点和局部节点的区分，模型能够有效地在局部（具体残基）和全局（整个链）层面进行信息的传递和计算。

通过这种方式，全局节点帮助模型在处理复杂结构如抗原-抗体复合物时，能够既捕捉细节又理解整体。

这段代码的主要目的是根据 segment_ids 和其他掩码标识符来识别哪些残基属于抗原（ag）或抗体（ab），并进一步细分这些残基，以便在后续操作中对它们进行适当的处理。以下是逐行的详细解读：

代码解读

  1. is_ag = segment_ids == self.aa_feature.ag_seg_id:

    • 这行代码生成了一个布尔掩码 is_ag，用于标识哪些残基属于抗原。self.aa_feature.ag_seg_id 是标识抗原残基的 ID（通常为 1），所以 is_ag 中 True 的位置表示该残基是抗原。

  2. not_ag_global = S != self.aa_feature.boa_idx:

    • 这行代码生成了另一个布尔掩码 not_ag_global，用于排除抗原的全局节点。self.aa_feature.boa_idx 是抗原全局节点的标识符，因此 not_ag_global 中 True 的位置表示该残基不是抗原的全局节点。

  3. local_mask = torch.logical_or(paratope_mask, torch.logical_and(is_ag, not_ag_global)):

    • 这里的 local_mask 是通过两个条件生成的：
      1. paratope_mask：标识哪些残基属于抗体的 paratope（结合位点）。
      2. is_ag 且 not_ag_global：标识那些既属于抗原又不是全局节点的残基。
    • torch.logical_or 表示，只要满足以上任一条件，local_mask 就会在相应位置为 True。

  4. local_segment_ids = segment_ids[local_mask]:

    • 通过 local_mask 过滤 segment_ids，得到 local_segment_ids，即只包含局部（即非全局节点）的残基的 segment_ids。

  5. local_is_ab = local_segment_ids != self.aa_feature.ag_seg_id:

    • local_is_ab 是一个布尔掩码，用于标识 local_segment_ids 中哪些残基不是抗原（即属于抗体）。self.aa_feature.ag_seg_id 是抗原的片段 ID，因此这里判断的是 local_segment_ids 是否不等于抗原的 ID。

  6. local_batch_id = batch_id[local_mask]:

    • local_batch_id 是通过 local_mask 过滤后的 batch_id，它只包含局部（即非全局节点）的残基的批次 ID。这有助于后续在局部范围内进行操作或计算。

  7. 保存到 batch_constants:

    • 最后几行代码将上面生成的掩码和 ID 存储在 batch_constants 中，供后续的计算和操作使用。batch_constants 是一个字典，用于存储批次相关的常量信息。

作用总结

这段代码的主要功能是细化局部残基的信息，特别是区分抗体和抗原的残基，并在后续计算（如消息传递和损失计算）中使用这些信息来对残基进行正确的处理和操作。

标签：dyMEAN,分析,cdr,代码,抗体,CDR,抗原,残基,paratope
From： https://www.cnblogs.com/csjywu01/p/18356280

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