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、选择对应的Notebook 在ColabFold的GitHub上,有需要已经写好的Jupyter Notebook: 这里选择第一个AlphaFold...
Colab有使用限额,很难稳定使用,最终还是要在本地运行。如果您有良好的国际联网,简单修改Colab上的ipynb文件,便可以拿到本地来部署AlphaFold的计算框架。希望AlphaFold后续能提供Docker镜像或者更容易部署的版本。
方式: 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。
3.3 输入和输出文件 3.4 使用Chimera可视化pLDDT 3.5 通过Colab使用AlphaFold2 3.6 比较本地版、AlphaFold DB和Colab得到的预测结构 参考视频:
Figure 1 Colab网址在线使用AlphaFold2预测蛋白质三维结构(图片源于教程视频) 1. 登陆网址: https :// colab . research . google . com / gi thub / deepmind / alphafold / blob / main / notebooks / AlphaFold . ipynb(需要fq才能打开 Colab网址) ...
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...
为了测试运行是否靠谱,使用colab运行相同序列 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...
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...
3. 安装与使用 3.1 安装教程 这里:AlphaFold2安装过程、在线服务器及使用体验 3.2 本地版与官方在线版区别 3.3 输入和输出文件 3.4 使用Chimera可视化pLDDT 3.5 通过Colab使用AlphaFold2 3.6 比较本地版、AlphaFold DB和Colab的到的预测结构 ...