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AlphaFold3 msa_pairing模块的_make_msa_df函数主要是将多序列比对（MSA）数据转换为 Pandas DataFrame，提取其中用于 MSA 配对的关键特征。

源代码：

def _make_msa_df(chain_features: Mapping[str, np.ndarray]) -> pd.DataFrame:"""Makes dataframe with msa features needed for msa pairing."""chain_msa = chain_features['msa_all_seq']query_seq = chain_msa[0]per_seq_similarity = np.sum(query_seq[None] == chain_msa, axis=-1) / float(len(query_seq))per_seq_gap = np.sum(chain_msa == 21, axis=-1) / float(len(query_seq))msa_df = pd.DataFrame({'msa_species_identifiers':chain_features['msa_species_identifiers_all_seq'],'msa_row':np.arange(len(chain_features['msa_species_identifiers_all_seq'])),'msa_similarity': per_seq_similarity,'gap': per_seq_gap})return msa_df

代码解读：

函数输入

def _make_msa_df(chain_features: Mapping[str, np.ndarray]) -> pd.DataFrame:

• chain_features：一个字典，包含某条链（A 或 B）的 MSA 信息。
  • 主要用到的 key：
    • 'msa_all_seq'：包含目标序列（query sequence）和 MSA 的 2D 数组&#