AlphaFold211

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。

2021/11/11 最新版、AlphaFold2.1.1 の使い方です。2.0系についてはこちら

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_AF211.tar.gz ~/
 tar zxvf venv_AF211.tar.gz

~/venv_AF211/af2_pbs 内にサンプルスクリプト（run_alphafold_example.sh）があります。これを適当な名前をつけてコピーして編集します

cp ~/venv_AF211/af2_pbs/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：

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）

編集したら、このファイルを ~/venv_AF211/alphafold に必ず移動

mv ~/my_af2.sh ~/venv_AF211/alphafold/

実行：

qsub ~/venv_AF211/alphafold/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。