af-analysis

name	af-analysis
description	Analyze AlphaFold3 prediction outputs with the af-analysis Python package. Use for AlphaFold Server fold_*.zip files, local AF3 output directories containing model structures and JSON files, ipTM_d0, pDockQ, mpDockQ, LIS, PAE matrices, ranking AF3 models, or generating AF3 interface-quality summaries and plots.

AlphaFold3 深度分析 (af-analysis)

安装

af-analysis 包已安装 (v0.1.5)。如需要重新安装：

pip install af-analysis

依赖包：cmcrameri, ipywidgets, mdanalysis, nglview, numpy, pandas, pdb_numpy, scikit-learn, seaborn, tqdm

触发条件

• 工作目录包含 fold_*.zip 文件（AlphaFold Server 输出）
• 或工作目录包含 AlphaFold3 本地运行的输出目录（含 .cif/.pdb + json 文件）
• 需要深度分析 PPI 预测质量（超越基础 IPTM 排序）

使用方法

1. 快速 Ranking 分析

生成按 ipTM 排序的对比表格（输出到终端）：

python /path/to/cadd-skill/skills/af-analysis/af3_ranking.py --input .

输出到文件：

# Markdown 格式
python /path/to/cadd-skill/skills/af-analysis/af3_ranking.py --input . --output af3_ranking.md --format markdown

# CSV 格式（可用 Excel 打开）
python /path/to/cadd-skill/skills/af-analysis/af3_ranking.py --input . --output af3_ranking.csv --format csv

# 同时输出两种格式
python /path/to/cadd-skill/skills/af-analysis/af3_ranking.py --input . --output af3_ranking --format both

2. 深度分析单个样本

python /path/to/cadd-skill/skills/af-analysis/af3_deepanalyze.py --zip fold_target_complex.zip --output target_complex_analysis/

输出包括：

• analysis_summary.txt - 分析报告
• pae_matrix.png - PAE 矩阵热图

输出指标说明

指标	说明	质量判断
ipTM	接口预测模板分数 (AlphaFold3 原生)	>0.4 高质量，0.2-0.4 中等，<0.2 低质量
ipTM_d0	基于 Dunbrack 实验室方法的改进 ipTM	更可靠的 PPI 质量指标
pTM	整体预测模板分数	越高越好
pDockQ	蛋白 - 蛋白相互作用质量评分	>0.23 可能是生物复合物，>0.49 高质量
mpDockQ	多链 pDockQ	适用于多聚体复合物
Chain Pair PAE Min	链间最小 PAE	<10 表示界面可靠
LIS	局部相互作用评分	补充评估界面质量

示例输出

Ranking 表格

| 排名 | 项目名称 | ipTM | ipTM_d0 | pDockQ | PTM | Chain Pair PAE Min |
|------|----------|------|---------|--------|-----|-------------------|
| 1 | target_partner_1 | 0.49 | 0.52 | 0.61 | 0.52 | 3.66 |
| 2 | target_partner_2 | 0.42 | 0.45 | 0.53 | 0.45 | 3.82 |
| 3 | low_confidence_pair | 0.16 | 0.18 | 0.12 | 0.57 | 25.62 |

深度分析报告

包含：

• PAE 矩阵热图（链内 + 链间）
• pLDDT 分布图
• 3D 结构可视化（使用 NGLView）
• 界面残基分析

Python API 使用示例

from af_analysis import Data
from af_analysis.analysis import ipTM_d0, pdockq, mpdockq

# 加载数据
data = Data(directory=".", format="af3_webserver")

# 计算高级指标
ipTM_d0(data)
pdockq(data)
mpdockq(data)

# 查看结果
print(data.df[["query", "ipTM", "ipTM_d0_A_B", "pDockQ", "mpDockQ"]])

# 绘制 PAE 矩阵
data.plot_pae(index=0)

# 显示 3D 结构
data.show_3d(index=0)

注意事项

1. zip 文件处理: 脚本会自动解压 zip 文件到临时目录进行分析
2. 数据格式: af-analysis 包期望特定命名格式，脚本会自动处理转换
3. 可视化依赖: NGLView 需要在 Jupyter 环境中使用
4. 内存使用: 大批量分析时注意内存占用，建议分批处理

与 af3-ranking 的区别

特性	af3-ranking (旧)	af-analysis (新)
实现方式	Shell + jq	Python + af-analysis 包
指标	IPTM, PTM, PAE	ipTM, ipTM_d0, pDockQ, mpDockQ, LIS
可视化	无	PAE 热图、pLDDT 分布、3D 结构
输出格式	Markdown/CSV	Markdown/CSV + 图表 + 报告
适用场景	快速筛查	深度分析

参考文献

• AlphaFold3 Nature Paper
• af-analysis GitHub
• ipSAE/Dunbrack 方法
• pDockQ