ProteinMPNN 类中的 sample 函数通常用于生成蛋白质序列的采样，基于特定的概率模型。这个函数一般是在蛋白质设计和序列优化领域中使用，通过构建模型来预测可能的氨基酸序列。以下是 sample 函数可能的实现细节及其关键步骤。

1. 函数目的

sample 函数的主要目的是从模型预测的概率分布中抽样生成新的蛋白质序列。这个过程通常涉及使用机器学习模型（例如，神经网络）来预测每个位置上氨基酸的概率分布。

2. 参数解析

• model_inputs: 函数的输入通常包括蛋白质的结构信息，例如骨架坐标、掩码信息，以及任何其他上下文信息。这些输入用于通过模型计算序列概率分布。

• temperature: 这个参数控制采样的随机性。较高的温度会导致更随机的采样，而较低的温度趋向于贪婪地选择最有可能的选项。

• num_samples: 指定要生成的序列数量。通常我们可以从同一个分布中生成多个样本以增加多样性。

3. 采样过程

• 计算概率分布: 使用模型通过输入预测每个位置的氨基酸的概率分布。这可能涉及深度学习模型的前向传播。

• 应用温度调节: 在基础模型概率分布上应用温度调节，将概率值除以温度以调整分布的锐度。

• 从分布中采样: 使用调节后的概率分布，通常通过随机数生成器从多项式分布中采样氨基酸。这可以是通过 np.random.choice 或其他采样工具实现。

4. 后处理

• 序列拼接: 将采样的氨基酸组合成完整的序列。

• 验证: 确保生成的序列符合预期的性质，比如没有违反生物学约束（例如，不存在不可能的氨基酸对）。

• 返回结果: 返回生成的序列列表，可能同时包含相关的概率信息以便分析。

5. 实践应用

• 蛋白质设计: 新序列可以用于设计新的蛋白质功能，帮助了解蛋白质的变异和优化。

• 科学研究: 改变特定位置的氨基酸以探测其功能影响，帮助科研人员理解蛋白质结构-功能关系。

注意事项

• 计算开销: 由于涉及复杂的概率计算和或深度模型推理，函数可能对计算资源要求较高。
• 生物学合理性: 需要确保生成的序列在生物学上的合理性和潜在的功能性，可能需要进一步的实验验证。

这仅仅是对 sample 函数可能的实现细节的一个概览，具体实现可以根据项目需求以及所使用的特定模型架构有所不同。