AlphaFold2虽然在单体蛋白上表现优异，但对复合体，预测的准确度还有待提升。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...
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo sudo yum-config-manager --enable libnvidia-container-experimental sudo yum clean ...
-l <num_multimer_predictions_per_model> How many predictions (each with a different random seed) will be generated per model. E.g. if this is 2 and there are 5 models then there will be 10 predictions per input. Note: this FLAG only applies if model_preset=multimer (default: 5) -...
目前,AlphaFold2的源代码已经在GitHub上公开,而且现在科学家正在利用AlphaFold2对已有的蛋白数据库进行高通量的预测,建立了一些模式生物物种所有蛋白的AlphaFold2预测结构数据库(https://alphafold.ebi.ac.uk/)。 可以看到,虽然利用AlphaFold2预测了这么多生物的数据库,但是并未覆盖所有的蛋白序列数据库,所以只有搭建本地...
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。
并行AI云预装AlphaFold2软件,即开即用,可实现分钟级获取计算实例。此外针对特定计算环境部署需求自主、灵活构建,并提供详细运行手册及参数介绍,助你轻松使用。 硬件算力一键搞定 并行AI云通过云主机平台和裸金属云服务等多平台,提供A100\V100等多型号海量算力资源,支持多机多卡调度,免费使用3TB数据集,一键账号登录,硬件算...
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: ...
最近,由Colossal-AI团队(https://github.com/hpcaitech/ColossalAI)联合百图生科的蛋白质预测模型xTrimo Multimer,正式免费开源。 它在支持蛋白质单体(Monomer)和复合物(Multimer)的同时,还能大幅提升蛋白质预测速度。 面对2K到3K序列长度的预测任务,使用多卡推理,最高速度可达AlphaFold 2的11.15倍。
在左方的none中点击并下载 2 直立式(本地版) 第一步直接git clone 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone git@github.com:ZeroDesigner/easy_af2.git 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 第二步 使用conda创造环境 代码语言:javascript ...
G.A. wrote and optimized the OpenFold codebase, generated data, trained the model, performed experiments and maintained the GitHub repository. C.F. wrote and tested code for the OpenFold implementation of AlphaFold-Multimer. S.K. and W.G. wrote data preprocessing code. G.A., N.B. and...