Evo2、AlphaFold2/3、生物序列建模、LLM、Diffusion Model在其中的应用的简要科普与技术概览

💡 1. AlphaFold2 / AlphaFold3

✅ 背景简介

AlphaFold 是 DeepMind 推出的蛋白质结构预测模型，核心任务是：

输入：蛋白质氨基酸序列 → 输出：蛋白质三维结构

🔬 AlphaFold2（2021）

• 核心架构：基于 Transformer 的 Evoformer + Structure Module
• 输入特征：MSA（多序列比对）、模板结构等
• 创新点：

引入 Evoformer 模块，用于处理蛋白质序列之间的共进化信息

实现了 SOTA 的结构预测精度

🧬 AlphaFold3（2024）

• 更通用的建模框架：

支持蛋白质-小分子、RNA、DNA、配体复合物等多种生物分子建模

• 使用 Diffusion 模型生成结构，预测更加鲁棒
• 无模板建模能力进一步提升

🔁 2. Evoformer / EvoDiff / EvoDesign（Evo2 方向）

✅ 简介：Evo 类模型聚焦于蛋白质序列的生成与优化

与 AlphaFold 是结构预测不同，Evo2 等模型偏向于**“从结构反推出序列”，即设计蛋白质序列**。

🔬 EvoDiff（2023，MSR）

• 利用 扩散模型 Diffusion Model 来生成蛋白质 backbone
• 支持从结构条件条件下反向生成序列
• 类似图像/文本扩散模型，逐步“修复”随机初态序列 → 目标序列

🔬 ProtGPT2 / ProteinMPNN

• 利用 GPT 结构做蛋白质序列生成（LLM）
• 输入结构信息、氨基酸上下文 → 输出高保真序列

🧬 3. 生物序列大模型（Bio-LLM）

✅ 为什么需要 LLM？

• 蛋白质序列本质上是一个由20种氨基酸构成的字符串
• 与 NLP 中的自然语言序列相似，可类比为“生物语言”

🔥 主流 Bio-LLM 模型：

模型名	架构	特点
ESM-2（Meta）	Transformer	支持蛋白质家族嵌入、突变效应预测
ProtBERT / ProtT5	BERT / T5	蛋白质语言建模
AlphaFold-Multimer	加强版AlphaFold2	多链蛋白建模
ProGen	GPT-2	可控蛋白质生成

🌫️ 4. Diffusion Model 在生物方向的应用

✅ Diffusion 模型基础

原理类似图像生成的 Stable Diffusion，是通过反向扩散过程生成目标样本。

🎯 在蛋白质建模中的应用：

1. 结构生成（如 EvoDiff）

• 从随机结构出发，逐步生成合理 backbone

2. 序列设计（如 SE(3)-Diffusion）

• 基于结构条件生成匹配的蛋白质序列

3. 复合物建模

• 预测蛋白质-小分子、抗体-抗原复合结构

🔧 5. 推理部署相关内容

由于这类模型普遍参数量大、算力需求高，因此推理部署成为难点，主要涉及：

• 模型裁剪与蒸馏（如 LLM 的 LoRA、QLoRA）
• 加速库（如 ONNX, TensorRT, FasterTransformer）
• 异构部署（GPU + CPU，多模型 pipeline，支持 Web 服务等）

📚 推荐你准备的问题方向：

• 你们当前主要用的是哪类 LLM？ESM2 还是自己训练的？
• 有哪些任务是结构到序列的？用的是 diffusion 吗？
• 推理部署上有哪些挑战？目标平台是 Web、移动端还是科研级 HPC？
• 有没有实际落地的场景？比如药物筛选、蛋白质设计等

🔚 总结一句话：

AlphaFold2/3 是做结构预测的，
Evo2/Diffusion 是做结构生成或序列设计的，
LLM 是把蛋白质序列当“语言”处理，
三者正在融合，用生成模型革新生物计算。