AlphaFold

DeepMind社のタンパク質立体構造予測プログラム AlphaFold が利用できます。

2023/01/18 最新版 AlphaFold 2.3.1 の利用方法です。2.1〜はこちら

使い方：
1. ソースをホームディレクトリにコピーして解凍してください

cd
cp /bio/package/alphafold/alphafold-2.3.1.tar.gz ~/
tar zxvf alphafold-2.3.1.tar.gz

2. 解凍したディレクトリに移動します

cd alphafold-2.3.1

3. make_env.sh を実行してpythonの仮想環境をセットアップします

bash make_env.sh

4. setup.sh を実行してさらに必要なものをインストールします

bash setup.sh

5. ホームディレクトリに「AF230」というディレクトリが作成されます。この中にalphafold実行に必要なものが入っていますので、削除しないでください

6. run_alphafold_example.sh がサンプルスクリプトです。これを適当な名前をつけてコピーして編集します

cp ~/alphafold-2.3.1/run_alphafold_example.sh ~/my_af2.sh
vi ~/my_af2.sh

書き換えるのは、############# EDIT FOLLOW LINE ################### から下の4行：22〜25行目、

 output_dir="${HOME}/af_result"
 fasta_path="${AF_DIR}/example/query.fasta"
 model_preset='monomer_ptm'  #'monomer' |  'monomer_casp14' |  'monomer_ptm' |  'multimer'
 db_preset='full_dbs'       #'full_dbs' | 'reduced_dbs'

上から、

1. output_dir= 結果を保存するディレクトリ名
2. fasta_path= 解析したい配列のFASTAファイル
3. model_preset= 使いたいモデル名（monomer、monomer_casp14、monomer_ptm、multimer）のどれか
4. db_preset= 使いたいデータベース名（full_dbs または reduced_dbs）

#PBS から続くqsubオプションも適宜変更ください（キュー名や利用するリソース量など）

実行：

qsub ~/my_af2.sh

所要時間は検索配列の長さに依存します　〜70 => 40分、〜500 => 10時間

おまけ：結果を手元のPCの jupyter-notebook で立体的に見てみましょう： fold3Dplot_jupyter

0. bias5からはログアウトし、手元のPCで閲覧します。

1. 結果のディレクトリを手元のPCにコピーします

scp your_user_id@bias5.nibb.ac.jp:~/your_alphafold_result_directory .

2. 手元のPCに python3 および、下記のライブラリをインストールします。

• numpy
• pickle
• py3Dmol
• matplotlib.pyplot
• ipywidgets
• jupyter-notebook

3. fold3Dplot_jupyter から、fold3Dplot.ipynb をダウンロードします。

4. 先ほどの alphafoldの結果ディレクトリに fold3Dplot.ipynb を置きます

5. jupyter-notebook を起動します

python3 jupyter-notebook

6. fold3Dplot.ipynb を jupyter の画面から開き、セル->全てのセルを実行 します。