ColabFold解决了这个问题,通过结合 Google Colab,成为了一个免费且易于访问的蛋白质折叠平台。: ColabFold 结合了 MMseqs2 的快速同源搜索技术和 AlphaFold2 或 RoseTTAFold,提供了加速蛋白质结构和复合物预测的功能。 这篇文章会介绍基于ColabFold,运行AlphaFold2,输入一段氨基酸序列,预测它的蛋白质结构。 一、选择对...
瑞典赫丁格卡罗林斯卡学院(Karolinska Institute)的 Luca Jovine 使用 AlphaFold2 和 ColabFold 来研究尿调节蛋白(UMOD)/Tamm-Horsfall 蛋白的活化和聚合;这是一种含有透明带(ZP)模块的蛋白质,其前体和丝状结构已通过 X 射线晶体学和冷冻电镜(cryo-EM)实验确定。 尽管不了解 UMOD 聚合物结构(其坐标既不用于模型训练...
AlphaFold.ipynb - Colaboratory (google.com) This Colab notebook allows you to easily predict the structure of a protein using a slightly simplified version of AlphaFold v2.3.2. 这个版本运行到第五步会出错,不过在jackhmmer这一步进行序列比对时,花费的时间和我在本地进行的相似,1h42min,从而说明jackhm...
作者修改了AlphaFold2的代码,以反映ColabFold灵活的蛋白质结构预测参数定制。通过这些改进,作者成功地扩展了预测的范围,从而增强了预测结构的整体可靠性。虽然蛋白质结构预测具有重要意义,但作者希望扩展APACE以预测构象多样性,因为蛋白质并非静态,而是可塑且灵活的结构。这对广泛的构象集合进行采样对于药物发现至关重要。
从运算时效上来看,还是AlphaFold Colab更快。有意尝鲜且手里有实验数据的朋友,不妨两个平台都试试。 前面我在AlphaFold数据库里检索的beta-catenin和TGFBR2两个蛋白,其实属于已知结构的蛋白了,Uniprot上有大量尚无PDB结构的蛋白条目,在AlphaFold上都有预测结果。比如AlphaFold数据库首页搜索框下方的示例Q8W3K0,这是一...
你可以通过官方 Google Colab 笔记本进行操作,以及查看它们在预测SARS-CoV-2 刺突蛋白结构中的表现, 文中我们可以直观看到肽段的生成过程和结合位点的选择。我们比较了实验结构与 RF Diffusion 结果,也简单探讨了 AlphaFold2 在预测中可能遇到的挑战。 AlphaFold2 简介 ...
https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb 便打开了这个工作流程(ipynb)。首先填写想要折叠的蛋白质序列,如果您在测试它的精准性,可以从PBD网站下载fasta文件,把序列粘贴到sequence这一行。MSA_models选择建议MMseqs,num_model建议选5,用五个模型进行折叠,Alphafold折叠...
1 躺平式(Colab版) 简称白嫖Geogle,直接使用colab进行使用 Colab提供了一张GPUV100 以供挥霍 直接点击进入 此网站 https://colab.research.google.com/drive/1PePaHHp1J-L1rufW4_r7v7VpZjYVUbTH 熟悉Jupyter的应该都知道怎么操作,不知道的百度下 另外下面这种操作方式,不使用MSA信息,适用于蛋白质从头设计。
colabfold_batch data/RZ1C_XRN3.fasta RZ1C --num-recycle 3 --msa-only protein.fasta里面存放蛋白序列,单体就直接放序列;多聚体用英文冒号连接 #set device export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 具体细节参数请参考: google-deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold. (github.com) ...
为帮助更多人使用新的结构建模工具,公众号也提供了AlphaFold2(借助ColabFold)的使用教程,见教程 | 结构预测新工具如何帮助研究。 最后,Terwilliger等人指出AlphaFold2的局限性,以回应“AlphaFold2在多大程度上能够代替实验结构”这一问题(Nat. Methods | AF2能够加速但...