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EVOLVEpro安装使用教程-蛋白质语言模型驱动的快速定向进化

web 2025/7/14 19:53:55

写在前面：蛋白质是生命活动的基石，其功能和序列之间的复杂关系长期以来吸引着科学家们的关注。尽管深度突变扫描等实验方法可以解析蛋白质突变的功能影响，但这些技术的应用范围局限于序列空间的一小部分。近年来，基于蛋白质语言模型（PLM）的计算方法如ESM2模型取得了一些突破。然而，这些模型在零样本预测中往往无法显著提高蛋白质活性。为了解决这一问题，作者提出了EVOLVEpro，一个结合PLM和回归模型的少样本主动学习框架，用于蛋白质的快速优化。

主要研究思路：

1、蛋白质语言模型（PLM）：使用大规模蛋白质序列数据库（例如ESM2）进行训练，理解蛋白质序列的内在规律；

2、顶层回归模型：在实验数据的支持下，学习蛋白质突变与功能的关系，预测最佳的突变方向；

3、主动学习策略：每一轮筛选最可能成功的突变，验证实验结果后更新模型，逐步优化蛋白质功能；

整个流程通过“少量实验数据”+“AI预测”实现快速进化，极大减少了实验的复杂性和时间成本。

一、Google Colab 使用教程

使用 EVOLVEpro 改善蛋白质活性的分步指南（作者用 DMS 工作一部分的小型数据集上进行模拟），参考教程见下述连接；

https://colab.research.google.com/drive/1YCWvR73ItSsJn3P89yk_GY1g5GEJUlgy?usp=sharing

二、本地服务器安装教程

1、克隆项目代码

先把代码下载到本地：

git clone https://github.com/mat10d/EvolvePro.git
cd EvolvePro

2、创建并激活 EVOLVEpro 的核心环境

EVOLVEpro 需要一些依赖库，官方提供了一个环境配置文件来一次性安装它们。执行下面两步：

conda env create -f environment.yml   # 创建环境，自动安装所有必需的依赖
conda activate evolvepro              # 激活刚刚创建好的环境

这个环境包含了 EVOLVEpro 本身运行需要的核心库。

3、创建并激活蛋白语言模型（Protein Language Models）环境

EVOLVEpro 使用了多种蛋白质语言模型（PLM），这些模型依赖和核心程序不完全相同，官方建议把它们放到一个单独的环境中。这样可以避免库版本冲突，保证两部分能正常运行。

运行下面命令安装并配置这些模型：

sh setup_plm.sh      # 执行安装蛋白语言模型的脚本
conda activate plm   # 激活专门的蛋白语言模型环境

激活plm的环境检查是否安装的是GPU版本的pytorch，如果默认安装的是CPU版的话，可以重新安装：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
# Flase, 如果输出为False，则执行一下两部安装GPU版本的pytorch

conda remove pytorch libtorch    # 卸载当前的 CPU 版本 PyTorch
conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia   # 安装PyTorch 2.5.1（支持 CUDA 12.1）

这个环境里包括：

深度学习框架（如 PyTorch）
通过 pip 安装的蛋白语言模型（例如 ESM、ProtT5、UniRep、ankh、unirep）
只能通过 GitHub 克隆源码安装的模型（例如 proteinbert、efficient-evolution）

为什么要分两个环境？

将 EVOLVEpro 核心功能和蛋白语言模型放在不同的环境里，可以：

保持依赖整洁，不会相互干扰

避免包版本冲突，减少安装错误

方便针对不同部分独立升级或维护

三、本地服务器使用示例

该模块包含了用于生成和处理突变体数据的函数。在使用该模块前，请确保激活 evolvepro 环境：

conda activate evolvepro

✅ 1、实验突变（Experimental Mutation）处理流程

这是针对已知野生型序列进行系统性突变（如单点突变、组合突变）处理的工具。

📌 目标输出：

输出为一个 FASTA 文件，包含了与野生型（WT）序列相比的所有单点氨基酸突变。

步骤（1）：定义一些关键变量

# 定义一些关键变量
wt_seq = "MNTINIAKNDFS"
output_path = "test"

步骤（2）：生成野生型和单点突变体的 FASTA 文件

# 生成野生型 fasta 文件并创建单个氨基酸突变体 fasta 文件
from evolvepro.src.process import generate_wt, generate_single_aa_mutants
generate_wt(wt_seq, f'{output_path}/dataset_WT.fasta')
generate_single_aa_mutants(f'{output_path}/dataset_WT.fasta', f'{output_path}/dataset.fasta')

📖 说明：

'MNTINIAKNDFS'：输入的野生型蛋白质序列（可根据自己蛋白进行修改）
f'{output_path}/dataset_WT.fasta'：指定保存的 FASTA 文件路径
generate_single_aa_mutants函数：输入为上一步生成的野生型 FASTA 文件，输出为包含所有单点突变体（每个位点替换为19种其他氨基酸）的 FASTA 文件

例如：

WT：MNTINIAKNDFS
单点突变：ANTINIAKNDFS（M1A）、TNTINIAKNDFS（M1T）……

注意：执行完上述函数之后会创建一个仅包含WT序列的 FASTA 文件dataset_WT.fasta 以及包含WT序列和单点饱和突变序列的FASTA文件dataset.fasta。

步骤（3）：推荐一组随机初始突变体

# 随机推荐一组突变体进行检测
from evolvepro.src.process import suggest_initial_mutants
suggest_initial_mutants(f'{output_path}/dataset.fasta', 12, random_seed=1)

📖 说明：

f'{output_path}/dataset.fasta'：输入为之前生成的所有单点突变体的 FASTA 文件
12：随机选择推荐的突变体数量（可根据实际需求调整）
random_seed：设置随机种子为 1

此函数适用于筛选出首轮需要实验验证的突变体（如用于训练初始机器学习模型）。

步骤（4）：生成 n-突变组合（N-mutant combinations）

# 基于一个野生型蛋白序列和一个包含单点突变信息（和活性指标）的Excel文件，自动根据设定的活性阈值组合多个突变（如双突变、三突变等），生成对应的突变体序列，并保存为FASTA格式文件
from evolvepro.src.process import generate_n_mutant_combinations
generate_n_mutant_combinations(f'{output_path}/dataset_WT.fasta', f'{output_path}/beneficial_mutations.xlsx', 2, f'{output_path}/dataset_2rd.fasta', threshold=1.15)

📖 说明：

f'{output_path}/dataset_WT.fasta'：WT序列的FASTA文件
'beneficial_mutations.xlsx'：包含实验测得的有益突变位点和氨基酸变体的 Excel 文件
2：组合突变数，例如生成双突变组合
f'{output_path}/dataset_2rd.fasta'：输出的 FASTA 文件
threshold=1.15：突变位点得分阈值，低于该值的突变不予组合（可选）

该函数适用于从已有的有益突变中，组合出潜在更优的多突变体。

beneficial_mutations.xlsx 示例结构：

Variant	activity
T12V	1.086
N157K	0.577
P26S	1.024
R111Y	0.782
...	...

✅ 2、使用适合的 PLM 模型提取所有变体的蛋白质语言模型嵌入

在使用该模块前，请确保激活 plm 环境：

conda activate plm

该脚本的一般运行方式如下：

python evolvepro/plm/[model_name]/extract.py [model_location] [fasta_file] [output_dir] [additional_options]

用途：

从输入的 FASTA 文件中读取蛋白质序列（如所有单点突变体）
使用指定的蛋白语言模型生成嵌入向量（embeddings）
输出为 CSV 格式（每一行为一个序列的 embedding）

适用于：

使用 GPU 的高性能计算环境（支持 SLURM 作业调度系统）
或本地命令行执行（适当修改参数即可）

示例如下：

python evolvepro/plm/esm/extract.py esm2_t48_15B_UR50D \output/dms/brenan.fasta \output/plm/esm/brenan \--toks_per_batch 512 \--include mean \--concatenate_dir output/plm/esm/

参数解释：

参数	说明
`esm2_t48_15B_UR50D`	使用的蛋白质语言模型名称（Facebook ESM2的15B模型）
`output/dms/brenan.fasta`	输入的 FASTA 文件，包含所有待分析的单点突变体
`output/plm/esm/brenan`	每个突变体的嵌入结果将保存至该目录
`--toks_per_batch 512`	每个 batch 的 token 数（建议根据 GPU 显存调小以防 OOM）
`--include mean`	表示导出 "mean pooling" 的序列嵌入（常用于下游预测任务）
`--concatenate_dir output/plm/esm/`	将所有单个突变体的嵌入合并为一个 CSV 文件保存在该目录

📁 输出说明

output/plm/esm/brenan/：包含每条序列对应的嵌入 .csv 文件
output/plm/esm/ 中会汇总一个合并的 embeddings.csv 文件，适用于后续训练/可视化

每个 CSV 文件内容（示例）：

ID	emb_0	emb_1	...	emb_1279
M1A_mut_1	0.123	-0.12	...	0.061

✅ 3、应用 EVOLVEpro 模型优化蛋白质活性

（1）核心源文件位置：

evolvepro/src/evolve.py

主函数接口：

evolve_experimental（用于单点突变优化）
evolve_experimental_multi（用于组合突变优化）

（2）在使用该模块前，请确保激活 evolvepro 环境：

conda activate evolvepro

（3）支持的突变类型：

类型	简介
Single Mutant Evolution	每一轮只考虑单个氨基酸替代突变的活性优化
Multi-Mutant Evolution	在已有有益突变的基础上组合生成多突变体进行进一步优化

（4）📂 所需输入文件说明：

文件类型	用途说明
FASTA 文件	包含野生型蛋白序列。用于确定突变相对于 WT 的参考序列
PLM 嵌入（.csv）	蛋白语言模型生成的突变体嵌入特征文件，每个序列一行，维度一致
演化实验数据（.xlsx）	每一轮突变体的测定活性数据，需包含序列与其对应的实验值（如表达量、活性等）

（5）🔧 核心参数说明：

参数名	类型	说明
`protein_name`	str	蛋白名称，用于标识任务
`round_name`	str	当前演化轮次名称，例如 `Round3`
`embeddings_base_path`	str	嵌入文件存储路径
`embeddings_file_name`	str 或 list	单轮使用一个 CSV，多轮组合突变可传入多个文件名（列表）
`round_base_path`	str	所有实验数据所在文件夹路径
`round_file_names`	list	实验数据文件名列表，如 ['Round1.xlsx', 'Round2.xlsx']
`rename_WT`	bool	是否在输出文件中将 WT 命名为统一格式
`number_of_variants`	int	模型预测后选择的 top N 个突变体用于下一轮实验
`output_dir`	str	输出目录，包含模型预测结果、可视化文件、推荐突变体等

（6）示例一：单突变优化

from evolvepro.src.evolve import evolve_experimentalprotein_name = 't7_pol'
embeddings_base_path = '/path/to/embeddings'
embeddings_file_name = 'embeddings_file.csv'
round_base_path = '/path/to/round/data'
wt_fasta_path = "/path/to/wildtype/fasta"
number_of_variants = 12
output_dir = '/path/to/output/'round_name = 'Round2'
round_file_names = ['T7_pol_Round1.xlsx', 'T7_pol_Round2.xlsx']
rename_WT = Trueevolve_experimental(protein_name,round_name,embeddings_base_path,embeddings_file_name,round_base_path,round_file_names,wt_fasta_path,rename_WT,number_of_variants,output_dir
)

📌 用途：