Problem

• non-coding DNA 변이가 유전자 조절에 미치는 영향을 예측하기

Pain Point

• 입력 sequence의 길이가 길면 해상도가 떨어지고, 해상도를 높이면 입력 범위가 제한되었다.
• 특정 task(ex. 발현량, splicing)만 예측할 수 있는 모델이 대부분이었다 (generalization X)
• 단일 변이에 대한 다양한 분자적 영향 평가가 잘 되지 않았다.

Focus Point

• Long sequence-context at high resolution: 최대 1백만 bp 길이에, base 단위 예측 가능
• Comprehensive multimodal prediction: gene expression, transcription initiation, chromatin accessibility, histone modifications, transcription factor binding, chromatin contact maps, splice site usage, splice junction coordinates and strength 등을 동시에 예측
• Efficient variant scoring: 원본 sequence와 mutate된 sequence를 비교하여 초단위 연산으로 변수 영향 평가
• Novel splice-junction modeling: 변이가 splicing junction 위치 및 사용량에 미치는 영향을 직접 모델링

Limitation

• 매우 먼 (>100kb) 거리 조절 인자 예측 어렵다.
• 특정 세포 수준 패턴은 아직 완벽히 포착되지 않았다. → 세포/조직 특이성 강화 필요
• 분자 수준 예측에 초점을 맞추었으므로 개인 전체 유전체에서 조절 맥락을 통합적으로 예측하는 데에는 적합하지 않다. (특히, 여러 개의 변이가 상호작용하는 polygenic context에서는 제한적)
• 환경, 발달, 생리적 융합 효과를 반영하지 않으므로 복잡한 표현형 예측(ex. 자폐, 암과 같은 질병으로 이어질 것인가?)에 한계가 있다.

Details

Model Architecture

• convolution layers: 짧은 motif 추출
• Transformer layers: 전체 sequence 간 장거리 정보 통합
• Task-specific heads: 각각의 분자 기능적 예측 출력

Evaluation

• Benchmark: 24개 single sequence 예측 task 중 22개, 변이 효과 예측 task 24/26개에서 SOTA
• case study: T-ALL 관련 TAL1 유전자 인접 변이에 대해 MYB motif 생성 예측으로 기전 확인
• dataset: ENCODE, GTEx, 4D Nucleome, FANTOM5 (인간/쥐) 등의 염기서열, 분자 실험 데이터를 다량 활용

Reference

• AlphaGenome paper: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.25.661532v1
• Deepmind webpage: https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/
• ChatGPT

# train.py (또는 디버깅하려는 스크립트 파일 상단)
import argparse

def parse_arguments():
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument('--debug', action='store_true')
  # ... 다른 인자들 ...
  return parser.parse_args()

def main():

  args = parser.parse_args()

  ###### 디버깅을 위한 코드 추가 #####
    if args.debug:
        import debugpy
        debugpy.listen(("0.0.0.0", 5454))  # 포트 번호(5454)는 원하는 번호로 변경
        print("Waiting for debugger attach...")
        debugpy.wait_for_client()
        print("Debugger attached.")
  #################################
  # ...

2. 계산 노드에 접속 후 tmux를 켠다.

salloc --partition=[PARTITION_NAME] --nodes=1 --cpus-per-task=4 --time=1440 --gres=gpu:1

tmux new -s debug

3. tmux에서 가상환경을 활성화 한 다음 디버깅용 코드를 실행한다.

conda activate env1
python train.py --epochs 10 --debug # 반드시  --debug 옵션 포함

• "Waiting for debugger attach..."가 출력되고 코드가 멈춘다.
• 이 시점에서 debugpy 포트가 열리게 된다.

4. 새로운 터미널을 열어서 계산 노드로 ssh 접속

ssh -L 5454:localhost:5454 USERNAME@gnode000

• 로컬 컴퓨터의 127.0.0.1:5678 → 계산노드의 5454 포트로 연결
• 계산노드의 이름은 hostname 명령으로 확인

5. VSCode에서 launch.json 만들기

{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Attach to Remote Debug",
      "type": "python",
      "request": "attach",
      "connect": {
        "host": "127.0.0.1",
        "port": 5454
      },
      "pathMappings": [
        {
          "localRoot": "${fileDirname}",
          "remoteRoot": "/home/USER/path/to/your/file"
        }
      ]
    }
  ]
}

6. VSCode에서 F5 또는 벌레 아이콘 클릭

• debugpy.wait_for_client() 통과됨
• breakpoint에서 멈춤 -> 디버깅 가능!

7. 현재 디버깅 세션 종료 후 새로 시작하기

• debugger 멈추기 (Shift+F5)
• ssh 연결한 터미널 가서 끊어진 ssh 종료하기 (exit)
• tmux 터미널에서 디버깅 코드 재실행(python train.py --debug)
• ssh 터미널 가서 ssh 재접속(ssh -L 5454:localhost:5454 USERNAME@gnode000)
• debugger 재실행(F5) > launch.file에서 "Attach to Remote Debug" 선택

8. 완전히 종료하기

• ssh 터미널 세션 종료: exit
• tmux 터미널에서 exit
• 세션 종료: tmux kill-session -t debug

전체 요약

newgrp docker

Step 2. /home/user/.vscode/launch.json 파일을 만든다.

• debug 모드를 켜고 Add Configuration을 선택한다.
• Python Debugger>Python File 선택하면 /home/user/.vscode/ 경로에 launch.json파일이 자동 생성된다.

{
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [

        {
            "name": "Python Debugger: Current File",
            "type": "debugpy",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}",
            "env": {
                "PYTHONPATH": "/home/user/conda/lib/python3.12/site-packages:${env:PYTHONPATH}"
            }
        }
    ]
}

• 환경 경로는 python -c "import sys; print(sys.path)"를 입력하면 알 수 있다.
• 위와 같은 형식으로 입력해주고 저장 후 F5를 누르면 conda 환경에 저장된 라이브러리를 이용해 디버깅을 할 수 있게 된다!

• 모두 진행했는데도 debugger에서 가상환경 속의 라이브러리를 불러오지 못한다면 vscode를 끄고 재실행해보자.

pdb 또는 cif 파일을 ChimeraX 작업창에 드래그 해준다. Files > Open 해서 pdb 또는 cif 파일을 찾아도 된다.

구조 색칠하기

가독성 있게 단백질 구조를 보기 위해 필자가 사용하는 방법일 뿐 색은 자유롭게 바꾸어도 상관없다.

전체 색은 회색으로 맞춘다.

col #A6A6A6

alpha helix를 빨간색으로 칠해준다. Molcule Display -> Sequence -> alphahelix(노란 박스) 더블 클릭

col sel #FF0000

• 참고: 컬러 코드의 여섯자리는 RGB를 의미한다. (RRGGBB)
• 그러므로 #FF0000은 순수 R만 최대로 낸 색깔이다. (가독성 최고!)

beta sheet(파란 박스) 더블 클릭

col sel #0000FF

선택 취소

~select

결과:

구조 비교하기

비교할 pdb 파일을 open한다.

matchmaker #1 to #2

먼저 open한 파일이 #1, 방금 open한 파일이 #2(하늘색)이다.

#2의 chain A, B를 확인해보자.

select #2/B

#2의 chain A만 매칭 되었으므로 chain B를 지워보자.

delete #2/B

데이터 정보

• 1gnx pdb 파일
• AF3로 만든 bg_strsq_hmmerbit 구조

환경설정

로컬과 github repository를 연동하기 위해서는 아래와 같은 git 명령어를 사용해야 한다.

git push origin master

git 명령어를 사용하기 위해서 Git을 설치해준다.

Git 설치하기:

• https://git-scm.com/downloads
• 자신의 환경(Window/Mac/Linux)에 맞는 설치 파일을 다운로드해서 열고 next, next, next, ..., install해주면 된다.

설치 완료 후 git bash를 연다.

git bash에서 환경설정하기

git config --global user.name "본인의 영어 이름"
git config --global user.email "github 가입한 이메일"

아래 명령어를 입력해서 user.name과 user.email이 본인이 입력한 대로 잘 나왔는지 확인하면 된다.

git config --list

Github에 처음 코드 업로드 (업데이트X)

초기화

git init

우선 초기화를 해준다. 아래 코드를 실행하면 현재 위치한 디렉토리(pwd)에 .git 폴더가 생긴다.

github에 올릴 파일 더하기

git add . 

.은 모든 파일을 의미한다. 특정 파일만 올리고 싶으면 . 대신 해당 파일의 이름을 입력해주면 된다.

상태 확인

git status

add한 현재 위치한 디렉토리(pwd)에 어떤 변화가 있었는지 알 수 있다.

히스토리 만들기

git commit -m "first commit"

"first commit"은 외국판 "_최종" 이런 느낌 히스토리나 어떤 수정을 했는지 남겨준다.

로컬 저장소와 원격 저장소 연결

로컬 저장소와 원격 저장소 연결과 연결 확인 과정은 git add . 이전에 해도 된다.

git remote add orgin 원격저장소URL

연결 확인

git remote -v 

원격 저장소의 주소가 출력되면 잘 연결되었다는 의미이다.

Github에 올리기

git push origin master

branch 이름이 main이라면 master 대신 main 입력

Github에 올렸던 코드 업데이트 하기

추가할 파일 더하기(+수정된 파일 업데이트 하기)

git add . 
git status
git commit -m "수정된 사항/second commit"
git push origin master

+@

새로운 branch 연동하기

git branch -m new-branch-name   # 로컬 브랜치 이름 변경
git push origin --delete old-branch-name   # 원격 브랜치 삭제
git push -u origin new-branch-name   # 새 브랜치 이름으로 푸시

현재 branch 경로 알아내기

git branch

.git 폴더 초기화 하기

연동이 잘 안 되어 여러 가지 시도를 해보다가 꼬여서 연동을 처음부터 시도하고 싶을 경우 아래와 같은 방법을 시도해볼 수 있다.

현재 git 설정 제거

rm -rf .git

새로운 git repository 초기화

git init

원격 저장소 연결

git remote add origin 원격저장소URL

처음부터 commit, push

git add .
git commit -m "Initial commit"
git push -u origin main  

Reference

https://www.youtube.com/watch?v=lelVripbt2M https://hackmd.io/@oW_dDxdsRoSpl0M64Tfg2g/ByfwpNJ-K