「AlphaFold」の版間の差分

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== DeepMind社のタンパク質立体構造予測プログラム [https://github.com/deepmind/alphafold AlphaFold] が利用できます。==
== DeepMind社のタンパク質立体構造予測プログラム [https://github.com/deepmind/alphafold AlphaFold] が利用できます。==


使い方:
使い方:<br>
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
  cd
  cp /bio/package/alphafold/venv_AF2.tar.gz
  cp /bio/package/alphafold/venv_AF2.tar.gz
  tar zxvf venv_AF2.tar.gz
  tar zxvf venv_AF2.tar.gz


~/venv_AF2/af2_pbs 内にサンプルスクリプト(af2_test_node.sh)があります。これを適当な名前をつけてコピーし<br>
~/venv_AF2/af2_pbs 内にサンプルスクリプト(af2_test_node.sh)があります。これを適当な名前をつけてコピーし<br>

2021年8月24日 (火) 06:45時点における版

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。

使い方:
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/venv_AF2.tar.gz
tar zxvf venv_AF2.tar.gz

~/venv_AF2/af2_pbs 内にサンプルスクリプト(af2_test_node.sh)があります。これを適当な名前をつけてコピーし
44行目、

bash ${AF_DIR}/run_alphafold_gpfs.sh -d ${DB} -o ${HOME}/dtest -m model_1_ptm,model_2_ptm,model_3_ptm,model_4_ptm,model_5_ptm -f ${AF_DIR}/example/query.fasta -t 2020-05-14 -g False

を書き換えて保存したものを、qsubに与えて実行します。
必須のオプション:

  • -o   結果ディレクトリ
  • -f   検索するアミノ酸配列
  • -m   モデルの数(サンプルでは5モデル全てを適用した結果を返すように書かれています)

他のオプションの説明:

  • -d   alphafold用データベースのディレクトリ
  • -t   最新のテンプレート公開日(このままで大丈夫です 2021-08-24現在)
  • -g   GPUを使うかどうか(当システムにGPUはありません...)

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