图解AF3

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一文图解AF3原理 The Illustrated AlphaFold AlphaFold3 模型架构的可视化解释， 两万字长文，五十几张图 ，包含你可能没想找的更多细节和图表。 关键词 深度学习｜结构预测｜AlphaFold3 链接 原文： https://elanapearl.github.io/blog/2024/the-illustrated-alphafold/ 知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/p/721768100 目录 背景介绍 1.1 谁应该阅读本文？ 1.2 模型总览 1.3 变量名和图表规则 输入准备 2.1 Tokenization 2.2 检索 Retrieval 2.3 构建Atom-Level表征 2.4 更新Atom-Level表征 2.5 Atom-Level → Token-Level 2.5.1 构建token-level的single表征 2.5.2 构建token-level的pair表征 2.5.3 AF3准备阶段的输出 表征学习 3.1 模版模块 3.2 MSA模块 3.3 Pairformer模块 3.3.1 为什么关注三角形(triangles)？ 3.3.2 三角形更新 3.3.3 三角形注意力 3.3.4 带有对偏置的单一注意力 (Single Attention with Pair Bias) 扩散模块 4.1 扩散的基础 4.2 扩散模块 4.2.1 准备toke ………………………………