【公开课】基于AI预测蛋白质折叠的三维空间结构——AlphaFold2原理及安装使用 2852 -- 1:18:21 App 【公开课】基于人工智能的蛋白质复合体三维空间结构预测:AlphaFold-Multimer原理介绍 | 水木未来李盼博士 x 钰沐菡 |3612 2 1:10:49 App 【公开课】基于AI预测蛋白质复合体的三维空间结构---AlphaFold-Multimer...
--max_template_date=2023-06-09(当天或者当天前一天,我倾向于前一天) \ --model_preset=monomer(多条链的复合物就是multimer) \ --data_dir=/绝对路径/Database \ --gpu_devices=0,1(GPU编号) \ --output_dir=/绝对路径/prediction/test 运行上,会有报错消息,不影响运行 TPU是谷歌创建的专用集成电路...
DeepMind于2021年10月4日在bioRxiv发布了AlphaFold-Multimer（简称AFM）的预印论文（而后在2022年3月10...
#如果你前面的数据库已经下载并解压完毕,tensorflow可以正常识别GPU并运行,相关工具和python依赖包都已经安装完成 #那可以开始尝试运行alphafold了。 #这里给出monomer和multimer两种晶体结构的full_dbs模式的运行模板。他还有个简版reduced_dbs模式会跑得快一点,自行摸索啦。 ###monomer### python ./run_alphafold.py...
为此，DeepMind团队上线了AlphaFold-Multimer模型，一款针对复合物进行重新训练的神经网络模型，希望能发动飞桨社区开发者们的积极性，一起开发优化基于AlphaFold-Multimer的模型，之后也开源贡献到飞桨平台，让更广大的生信领域研究者们使用基于飞桨框架完全自主可控的蛋白结构预测模型。参考文献 [1] https://predictioncenter...
上传序列文件(.fasta格式),选择运行模式(单体选择monomer,多聚体选择multimer)后即可点击下一步: 选择合适的GPU硬件配置后即可点击下一步: 查看作业内容汇总并提交任务: 4. 查看任务详情与结果 所有通过“模板”提交的作业,都可以在左侧菜单栏“作业管理”功能中查看或者管理作业: ...
上传序列文件(.fasta格式),选择运行模式(单体选择monomer,多聚体选择multimer)后即可点击下一步: 选择合适的GPU硬件配置后即可点击下一步: 查看作业内容汇总并提交任务: 4. 查看任务详情与结果 所有通过“模板”提交的作业,都可以在左侧菜单栏“作业管理”功能中查看或者管理作业: ...
alphafold-multimer环境部署 #!/bin/sh src='rsync.rcsb.org::ftp_data/structures/divided/mmCIF' #源路径,结尾不带斜线 dst='./pdb_mmcif/raw' #目标路径,结尾不带斜线 opt="--recursive --links --perms --times --compress --info=progress2 --delete --port=33444" #同步选项 ...
ColabFold后来加入了预测复合物的能力。2021年10月,DeepMind发布了一款名为AlphaFold-Multimer8的更新,与之前的版本不同,它专门针对蛋白质复合物进行训练。Jumper的团队将其应用于PDB中的数千个复合物,发现它可以预测约70%的已知蛋白质-蛋白质相互作用。