Feature representations for new Proteins in DiG
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
論文の Appendix B.1 と、リンクされている OpenFold の model/model.py の場所から始め、報告されている Evoformer の出力を、issue で説明されている protein pickle ファイルと比較します。single 表現と pair 表現を再現するために必要な、FASTA、MSA、モデル出力、シリアライズの正確な手順を文書化します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi,
This is regarding protein generation in DiG.
I wanted to know how you obtained the features present in the protein pickle files. As per Appendix B.1 of the paper, the single and pair representations are simply outputs of a pre-trained Evoformer model from AlphaFold given the corresponding protein's Fasta sequence and MSAs.
I set up OpenFold on our systems and saved the representations from Evoformer in a pickle file for the corresponding protein. I used the single and pair keys in the output dictionary in this link. Also, to get the MSAs for the fasta sequence I queried the ColabFold server.
Unfortunately, the representations I received from OpenFold's Evoformer and the representations in the dataset's pickle file were quite different.
Can you please let me know the exact method you used to obtain the single and pair representations for the respective protein fasta sequence?
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 374
- 平均マージ
- 14時間 51分
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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