AlphaFold211
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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_AF2/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、
output_dir=
結果を保存するディレクトリ名fasta_path=
解析したい配列のFASTAファイルmodel_preset=
使いたいモデル名(monomer、monomer_casp14、monomer_ptm、multimer)のどれか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_AF2/alphafold に必ず移動
mv ~/my_af2.sh ~/venv_AF2/alphafold/
実行:
qsub ~/venv_AF2/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。