AlphaFold

DeepMind 人工智能系统
授权协议 Apache-2.0
开发语言 Python
所属分类 神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 仉高昂
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

AlphaFold 是 DeepMind 开源的人工智能系统,借助 AlphaFold 可以更加准确的预测蛋白质的形状。主要应用于医疗保健和生命科学领域,有可能加速药物的研究与发现。

首次设置

要想运行AlphaFold,需要进行以下步骤:

  • 安装 Docker;
    • 安装英伟达容器工具包以支持 GPU;
    • 设置以非 root 用户身份运行 Docker;
  • 下载遗传数据库;
  • 下载模型参数;
  • 检查 AlphaFold 是否能够通过运行来使用 GPU;
    docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

遗传数据库

这一步需要在你的机器上安装 rsync 和 aria2c,AlphaFold 需要多个遗传(序列)数据库来运行。

  • UniRef90;
  • MGnify;
  • BFD;
  • Uniclust30;
  • PDB70;
  • PDB(mmCIF 格式的结构);

提供一个脚本 scripts/download_all_data.sh,可以用来下载和设置所有这些数据库。这应该需要8-12小时。

注意:总下载量约为 428 GB,解压后总大小为 2.2 TB。请确保你有足够大的硬盘空间、带宽和时间来下载。

  • AlphaFold2源码解析(2)–推理参数说明 运行的入口脚本文件: run_alphafold.py(这里讲解的都是以单体序列为例) 其中,参数接受使用了第三方包:absl flags.DEFINE_list():设置命令行需要的参数,在运行代码时直接传入。list为参数数据类型,为list flags.DEFINE_string():参数类型为String字符串 from absl impo

  • 本文将根据 AlphaFold官方的步骤配置AlphaFold,并尝试解决配置过程中可能遇到的问题。 安装Nvidia Docker 按照NVIDIA文档中的过程安装NVIDIA Container Toolkit. 注意 该步骤需要管理员权限,无法获取管理员权限的请直接放弃 既然有了管理员权限,顺便安装一下aria2c(sudo apt install aria2),后续下载数据集时会用到。 安

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