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...
ColabFold将AlphaFold2转化为了一个"一站式"蛋白质结构预测平台。它不仅极大地简化了使用流程、提高了计算效率,而且在单体蛋白、蛋白质复合物、蛋白质构象等方面都展现了卓越的预测能力,并为这些预测的解释和质量评估提供了直观的可视化手段。ColabFold使得结构生物学研究的范式从"实验驱动"转变为"AI辅助",加速了从序列...
ColabFold将先进的蛋白质结构预测技术AlphaFold2进一步推广,极大拓展了其应用范围和用户群体,使"AI辅助结构生物学研究"成为一种广泛使用的范式。 ColabFold has been widely adopted in numerous studies, and its public MSA server is used tens of thousands of times a day. Its applicability spans many biologica...
测试发现,ColabFold实现了在单个GPU上一天处理约1000个蛋白质的结构从头预测问题,相比于AlphaFold2的运行,节省了大量的算力资源。更重要的是,通过实验探究,研究人员认为ColabFold更优于AlphaFold-Colab,并在CASP14的预测任务目标上和AlphaFold2能力不相上下,在预测质量...
2024年10月14日,发表于Nature Protocols上的研究Easy and accurate protein structure prediction using ColabFold,介绍了一个名 为 ColabFold 的工具,它 基于**AlphaFold2 (AF2)**模型,为用户提供了一个易用的界面来预测蛋白质结构。 论文的目标是让结构预测变得"人人可用",正如标题所言"making protein folding ac...
2. AlphaFold 的突破与 ColabFold 的易用性 近年来，AlphaFold 在蛋白质结构预测领域取得了突破性进展，能够以高精度预测蛋白质结构。ColabFold 则是基于 AlphaFold 开发的，使用 Google Colab 平台的易用工具，让更多研究人员能够方便地进行蛋白质结构预测。UCSF ChimeraX 和 ColabFold 简介 UCSF ChimeraX：新一代...
在本protocol中,作者引导读者通过三个场景使用ColabFold的最佳实践:(1)单体预测,(2)复合体预测,以及(3)构象采样。 前两个场景涵盖了经典的静态结构预测,并在人类糖基磷脂酰肌醇转酰胺酶(GPIT)蛋白上进行了演示。 第三个场景展示了通过预测人类丙氨酸丝氨酸转运蛋白2(ASCT2)的两种构象,AF2模型的另一种使用案例。
在50个蛋白质的子样本中,AlphaFold2和ColabFold Stop≥85的平均pLDDTs为89.75和88.78。 ColabFold在AlphaFold2的基础上,改进了序列搜索,提供了同源和异源复合物的建模工具,扩展了高级功能,扩大了环境数据库,并实现了大规模批量预测蛋白质结构,速度比AlphaFold2提高了约90倍。
Predict protein folding structures using ColabFold. Gain a deeper understanding of protein folding prediction with AlphaFold2 and MMseqs2. Run the Jupyter notebook on UCloud, learn to interpret results, predict protein structures of interest. Technical requirements provided. Enhance your knowledge of pr...
ColabFold offers accelerated prediction of protein structures and complexes by combining the fast homology search of MMseqs2 with AlphaFold2 or RoseTTAFold. ColabFold’s 40−60-fold faster search and optimized model utilization enables prediction of close to 1,000 structures per day on a server ...