This is the code for the master thesis on introducing rotation invariant representation to ProteinMPNN, supervised by Professor Stefano Angioletti-Uberti
ProteinMPNN is a message passing neural network that aims to find an amino acid sequence that will fold into a given structure. The full network is composed of an encoder and a decoder with 3 layers each. The network takes as inputs the 3D coordinates and computes the following information for each residue: (i) the distance between the N, Cα, C, O and a virtual Cβ atom, (ii) the Cα − Cα − Cα frame orientation and rotation, (iii) the backbone dihedral angles, (iv) the distances to the 48 closest residues.
Building rotation invariant representation using Spherical Harmonics, 3D coordinates of residue are expanded into radial and spherical basis, the combination of coefficients constitute an invariant representation.
Spherical Harmonics Visualisation Website
Protein Data Bank
The following are the major open source packages utilised in this project:
- Numpy
- SciPy
- Matplotlib
- Scikit-Learn
- Pytorch
📦
├─ .ipynb_checkpoints
│ ├─ README-checkpoint.md
│ ├─ protein_mpnn_run-checkpoint.py
│ └─ protein_mpnn_utils-checkpoint.py
├─ LICENSE
├─ README.md
├─ UniProt
│ ├─ README.md
│ └─ all_proteins.csv
├─ __pycache__
│ ├─ protein_mpnn_utils.cpython-310.pyc
│ └─ protein_mpnn_utils.cpython-38.pyc
├─ ca_model_weights
│ ├─ .DS_Store
│ ├─ Ca_OR.pt
│ ├─ Ca_RSH1.pt
│ ├─ Ca_RSH2.pt
│ ├─ Ca_RSH3.pt
│ ├─ Ca_RSH4.pt
│ ├─ Ca_RSH5.pt
│ ├─ Ca_RSH6.pt
│ ├─ Ca_benchmark.pt
│ ├─ log
│ │ ├─ Ca_OR_log.txt
│ │ ├─ Ca_RSH3_log.txt
│ │ ├─ Ca_RSH4_log.txt
│ │ ├─ Ca_RSH5_log.txt
│ │ ├─ Ca_RSH6_log.txt
│ │ ├─ Ca_benchmark_log.txt
│ │ └─ training_comparison.html
│ ├─ v_48_002.pt
│ ├─ v_48_010.pt
│ └─ v_48_020.pt
├─ dataset
│ ├─ stats
│ │ ├─ test
│ │ │ ├─ CATH_1_histogram.html
│ │ │ ├─ CATH_2_histogram.html
│ │ │ ├─ CATH_3_histogram.html
│ │ │ └─ sequence_length_histogram.html
│ │ ├─ train
│ │ │ ├─ CATH_1_histogram.html
│ │ │ ├─ CATH_2_histogram.html
│ │ │ ├─ CATH_3_histogram.html
│ │ │ └─ sequence_length_histogram.html
│ │ └─ valid
│ │ ├─ CATH_1_histogram.html
│ │ ├─ CATH_2_histogram.html
│ │ ├─ CATH_3_histogram.html
│ │ └─ sequence_length_histogram.html
│ ├─ test_hetero.csv
│ └─ test_homo.csv
├─ examples
│ ├─ submit_example_1.sh
│ ├─ submit_example_2.sh
│ ├─ submit_example_3.sh
│ ├─ submit_example_3_score_only.sh
│ ├─ submit_example_3_score_only_from_fasta.sh
│ ├─ submit_example_4.sh
│ ├─ submit_example_4_non_fixed.sh
│ ├─ submit_example_5.sh
│ ├─ submit_example_6.sh
│ ├─ submit_example_7.sh
│ └─ submit_example_8.sh
├─ helper_scripts
│ ├─ assign_fixed_chains.py
│ ├─ make_bias_AA.py
│ ├─ make_bias_per_res_dict.py
│ ├─ make_fixed_positions_dict.py
│ ├─ make_pos_neg_tied_positions_dict.py
│ ├─ make_tied_positions_dict.py
│ ├─ other_tools
│ │ ├─ make_omit_AA.py
│ │ └─ make_pssm_dict.py
│ ├─ parse_multiple_chains.out
│ ├─ parse_multiple_chains.py
│ └─ parse_multiple_chains.sh
├─ images
│ ├─ ProteinMPNN.png
│ └─ Spherical_Expand.jpg
├─ inputs
│ ├─ PDB_complexes
│ │ └─ pdbs
│ │ ├─ 3HTN.pdb
│ │ └─ 4YOW.pdb
│ ├─ PDB_homooligomers
│ │ └─ pdbs
│ │ ├─ 4GYT.pdb
│ │ └─ 6EHB.pdb
│ └─ PDB_monomers
│ └─ pdbs
│ ├─ 5L33.pdb
│ └─ 6MRR.pdb
├─ notebooks
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ │ ├─ SO3_invariant_representations-checkpoint.ipynb
│ │ └─ mpnn_wAF2-checkpoint.py
│ ├─ ProteinMPNN_EDA.ipynb
│ ├─ SO3_invariant_representations.ipynb
│ ├─ mpnn_wAF2.py
│ ├─ pipeline_demo.ipynb
│ └─ retrieve_pdb_domain.ipynb
├─ outputs
│ ├─ example_1_outputs
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ seqs
│ │ ├─ 5L33.fa
│ │ └─ 6MRR.fa
│ ├─ example_2_outputs
│ │ ├─ assigned_pdbs.jsonl
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ seqs
│ │ ├─ 3HTN.fa
│ │ └─ 4YOW.fa
│ ├─ example_3_outputs
│ │ └─ seqs
│ │ └─ 3HTN.fa
│ ├─ example_3_score_only_outputs
│ │ └─ score_only
│ │ ├─ 3HTN.npz
│ │ └─ 3HTN_0.npz
│ ├─ example_4_non_fixed_outputs
│ │ ├─ assigned_pdbs.jsonl
│ │ ├─ fixed_pdbs.jsonl
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ seqs
│ │ ├─ 3HTN.fa
│ │ └─ 4YOW.fa
│ ├─ example_4_outputs
│ │ ├─ assigned_pdbs.jsonl
│ │ ├─ fixed_pdbs.jsonl
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ seqs
│ │ ├─ 3HTN.fa
│ │ └─ 4YOW.fa
│ ├─ example_5_outputs
│ │ ├─ assigned_pdbs.jsonl
│ │ ├─ fixed_pdbs.jsonl
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ ├─ seqs
│ │ │ ├─ 3HTN.fa
│ │ │ └─ 4YOW.fa
│ │ └─ tied_pdbs.jsonl
│ ├─ example_6_outputs
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ ├─ seqs
│ │ │ ├─ 4GYT.fa
│ │ │ └─ 6EHB.fa
│ │ └─ tied_pdbs.jsonl
│ ├─ example_7_outputs
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ unconditional_probs_only
│ │ ├─ 5L33.npz
│ │ └─ 6MRR.npz
│ ├─ example_8_outputs
│ │ ├─ bias_pdbs.jsonl
│ │ ├─ parsed_pdbs.jsonl
│ │ └─ seqs
│ │ ├─ 5L33.fa
│ │ └─ 6MRR.fa
│ └─ training_test_output
│ └─ seqs
│ └─ 5L33.fa
├─ presentation
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ │ └─ Group_Theory-checkpoint.pdf
│ ├─ Group_Theory.pdf
│ ├─ vanilla_RSH4
│ │ ├─ output
│ │ │ └─ 1O91
│ │ │ ├─ out_seq_0_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_1_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_2_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_3_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_4_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_5_model_0.pdb
│ │ │ ├─ out_seq_6_model_0.pdb
│ │ │ └─ out_seq_7_model_0.pdb
│ │ ├─ probs
│ │ │ └─ 1O91
│ │ │ ├─ 1O91.npz
│ │ │ ├─ log_probs.html
│ │ │ └─ probs.html
│ │ ├─ scores
│ │ │ └─ 1O91
│ │ │ └─ 1O91.npz
│ │ └─ seqs
│ │ └─ 1O91
│ │ └─ 1O91.fa
│ └─ weekly_notes.pdf
├─ protein_mpnn_run.py
├─ protein_mpnn_utils.py
├─ results
│ ├─ Ca_OR_histograms_CATH_1.html
│ ├─ Ca_OR_histograms_CATH_2.html
│ ├─ Ca_OR_histograms_CATH_3.html
│ ├─ Ca_OR_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_OR_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH3_histograms_CATH_1.html
│ ├─ Ca_RSH3_histograms_CATH_2.html
│ ├─ Ca_RSH3_histograms_CATH_3.html
│ ├─ Ca_RSH3_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH3_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH4_histograms_CATH_1.html
│ ├─ Ca_RSH4_histograms_CATH_2.html
│ ├─ Ca_RSH4_histograms_CATH_3.html
│ ├─ Ca_RSH4_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH4_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH5_histograms_CATH_1.html
│ ├─ Ca_RSH5_histograms_CATH_2.html
│ ├─ Ca_RSH5_histograms_CATH_3.html
│ ├─ Ca_RSH5_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_RSH5_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_benchmark_histograms_CATH_1.html
│ ├─ Ca_benchmark_histograms_CATH_2.html
│ ├─ Ca_benchmark_histograms_CATH_3.html
│ ├─ Ca_benchmark_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_benchmark_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ Ca_model_CATH_1_hist_comparison.html
│ ├─ Ca_model_CATH_1_table.html
│ ├─ Ca_model_CATH_1_violin_comparison.html
│ ├─ Ca_model_CATH_2_hist_comparison.html
│ ├─ Ca_model_CATH_2_table.html
│ ├─ Ca_model_CATH_2_violin_comparison.html
│ ├─ Ca_model_CATH_3_hist_comparison.html
│ ├─ Ca_model_CATH_3_table.html
│ ├─ Ca_model_CATH_3_violin_comparison.html
│ ├─ Ca_training_comparison.html
│ ├─ ProteinMPNN_EDA.ipynb
│ ├─ vanilla_OR_histograms_CATH_1.html
│ ├─ vanilla_OR_histograms_CATH_2.html
│ ├─ vanilla_OR_histograms_CATH_3.html
│ ├─ vanilla_OR_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_OR_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH3_histograms_CATH_1.html
│ ├─ vanilla_RSH3_histograms_CATH_2.html
│ ├─ vanilla_RSH3_histograms_CATH_3.html
│ ├─ vanilla_RSH3_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH3_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH4_histograms_CATH_1.html
│ ├─ vanilla_RSH4_histograms_CATH_2.html
│ ├─ vanilla_RSH4_histograms_CATH_3.html
│ ├─ vanilla_RSH4_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH4_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH5_histograms_CATH_1.html
│ ├─ vanilla_RSH5_histograms_CATH_2.html
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│ ├─ vanilla_RSH5_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_RSH5_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_benchmark_histograms_CATH_1.html
│ ├─ vanilla_benchmark_histograms_CATH_2.html
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│ ├─ vanilla_benchmark_test_hetero_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_benchmark_test_homo_mpnn_result.csv
│ ├─ vanilla_model_CATH_1_hist_comparison.html
│ ├─ vanilla_model_CATH_1_table.html
│ ├─ vanilla_model_CATH_1_violin_comparison.html
│ ├─ vanilla_model_CATH_2_hist_comparison.html
│ ├─ vanilla_model_CATH_2_table.html
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│ ├─ vanilla_model_CATH_3_hist_comparison.html
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│ ├─ vanilla_model_CATH_3_violin_comparison.html
│ └─ vanilla_training_comparison.html
├─ training
│ ├─ .ipynb_checkpoints
│ │ ├─ README-checkpoint.md
│ │ ├─ generic_train-checkpoint.pbs
│ │ └─ generic_train-checkpoint.py
│ ├─ README.md
│ ├─ generic_model_utils.py
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│ │ ├─ generic_vanilla_RSH4.e7150422
│ │ ├─ generic_vanilla_RSH4.o7150422
│ │ ├─ generic_vanilla_RSH4_resumed.e7177597
│ │ └─ generic_vanilla_RSH4_resumed.o7177597
│ ├─ generic_train.pbs
│ ├─ generic_train.py
│ ├─ generic_train_resume.pbs
│ └─ utils.py
└─ vanilla_model_weights
├─ log
│ ├─ training_comparison.html
│ ├─ vanilla_OR_log.txt
│ ├─ vanilla_RSH3_log.txt
│ ├─ vanilla_RSH4_log.txt
│ ├─ vanilla_RSH5_log.txt
│ ├─ vanilla_RSH6_log.txt
│ └─ vanilla_benchmark_log.txt
├─ v_48_002.pt
├─ v_48_010.pt
├─ v_48_020.pt
├─ v_48_030.pt
├─ vanilla_OR.pt
├─ vanilla_RSH1.pt
├─ vanilla_RSH2.pt
├─ vanilla_RSH3.pt
├─ vanilla_RSH4.pt
├─ vanilla_RSH5.pt
├─ vanilla_RSH6.pt
└─ vanilla_benchmark.pt
Benchmarking more physics-inspired representation methods
My appreciation goes to Professor Stefano Angioletti-Uberti and PhD researcher Shanil from SoftNanoLab for their attentive guidance and great access to computing resources.
If you have any questions or suggestions towards this repository, feel free to contact me at [email protected].
Any kind of enhancement or contribution is welcomed!