摘要：研究大分子的三維結(jié)構(gòu)是理解其功能的關(guān)鍵。傳統(tǒng)上，蛋白質(zhì)及其復合物的結(jié)構(gòu)是使用實驗技術(shù)單獨或以綜合方式應用的。然而，隨著AlphaFold2的突破性進展，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測的通常與實驗結(jié)構(gòu)一樣準確。這一突破預示著計算方法的新時代，可以為大多數(shù)單體蛋白質(zhì)建立準確的模型，這樣更加有利于我們對結(jié)構(gòu)與功能的理解。本文介紹了AlphaFold2的安裝與使用，為有需求的讀者提供幫助。

關(guān)鍵詞：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu);AlphaFold2;深度學習;安裝與使用

前言：

蛋白質(zhì)對生命活動至關(guān)重要，了解它們的結(jié)構(gòu)可以促進對其功能的機械理解。通過大量的實驗工作[1]，已經(jīng)確定了大于十萬種獨特蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)，但這僅代表了數(shù)十億已知蛋白質(zhì)序列中的一小部分[2]。確定單個蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)所需的數(shù)月乃至數(shù)年的艱苦努力嚴重阻礙了結(jié)構(gòu)生物學發(fā)展。僅根據(jù)其氨基酸序列預測蛋白質(zhì)將采用的三維結(jié)構(gòu)，一直是多年來的一個重要的研究問題[3]。然而，AlphaFold2的出現(xiàn)解決了這一難題。

2018年，AlphaFold橫空出世，可以高精度預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，到了AlphaFold2注意力機制取代卷積網(wǎng)絡(luò)，預測準確性提升超30%[4]。蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)測定方法耗費大量人力物力，實驗條件要求苛刻，大規(guī)模應用困難。AlphaFold2解決距離限制問題，打破了現(xiàn)在許多蛋白質(zhì)無法測算結(jié)構(gòu)的僵局，讓我們看到結(jié)構(gòu)生物學有更好的發(fā)展前景，下面將介紹AlphaFold2安裝與使用。

一、安裝前電腦配件準備

下述為最低要求：

硬盤：3T、CPU：12個虛擬CPU?、內(nèi)存：85?GB、GPU：1個Nvidia?A100?GPU

（一）下載

Deepmind公司已經(jīng)把AlphaFold2的代碼公開，并將安裝包上傳到GitHub，想要下載AlphaFold2，請到Github下載。

（二）安裝

1.pip

（1）介紹

pip是Python包管理工具，該工具提供了對Python包的查找、下載、安裝、卸載的功能。目前如果你在python.org下載最新版本的安裝包，則是已經(jīng)自帶了該工具。

（2）安裝

1.Win?+?R打開運行窗口，輸入cmd回車，打開命令行窗口2.

2.找到pip安裝路徑。Python3（或者更高版本）安裝路徑是相同的，都在x（此為盤符，例如C盤）：＼Python?xx＼Scripts路徑下

3.拖動pip主應用程序到命令行窗口，直至命令行窗口增加了如下代碼：”Pythonxx＼Scripts＼pip.exe”

4.輸入“install?+alphafold2-pytorch”，注意中間要有空格。然后回車。窗口中會顯示下載信息。

5.耐心等待安裝完成。安裝完成后，我們在Python交互窗口導入包，如果不報錯，那么說明安裝成功，否則安裝失敗。

（三）使用

詳情請參考（https：//github.com/lucidrains/alphafold2/blob/main/REA?DME.md）。

二、另辟蹊徑，探索蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)

目前，云計算成為社會主流，因為云計算解決了大多數(shù)人對電腦配置不足而無法進行相應操作的痛苦，我為大家提供兩個可以在線使用AlphaFold2的云服務器平臺Colab和北鯤云超算平臺，解決電腦配置限制。

1.Colab

這是一塊開源的國外服務器，但是我國有網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議，所以這個網(wǎng)站并不在國內(nèi)ip可以打開的范疇，使用此服務器需要會科學上網(wǎng)，這里對科學上網(wǎng)不做贅述，需要自己了解，下面就是此服務器AlphaFold2使用教程。

1.在query_sequence輸入氨基氨酸序列

2.在num_models選擇預測數(shù)量

3.點擊代碼執(zhí)行程序—全部運行，等待一段時間后會自動解析完畢并自動打包下載。

2.北鯤云超算平臺

這個是國內(nèi)云計算平臺，國內(nèi)ip可以隨意登錄而且不限流，登錄網(wǎng)頁界面就有AlphaFold（實為AlphaFold2），可以直接點進去操作，但是收費，完成一次預測大概15元左右，下面為北鯤云超算平臺教程。

1.登錄網(wǎng)站并點擊AlphaFold

2.2.點擊選擇AlphaFold?GPU3

3.上傳氨基酸序列文件（注：需將txt改成fasta格式）

4.選擇虎鯨B-1GPU

5.點擊提交即可

6.執(zhí)行結(jié)果會在日志文件中結(jié)果查看

輸出的pdb文件建議使用官方推薦的PyMOL或者Chimera查看。

三、展望

就目前而言，推薦讀者使用云服務器，使用云服務對科研人員比較友好，沒有風險，成本也低，而且上手簡單，IT商家已經(jīng)把操作步驟優(yōu)化，即使不懂人工智能和python，也可以輕松使用，為大多數(shù)人省去了學習python語言與Pytorch語法的時間，可以把更多的精力放在科研上。雖然，目前還存在著諸多難題，但AlphaFold2的出現(xiàn)，揭示未來人工智能對科研領(lǐng)域有極大的幫助。未來，AlphaFold2定能為結(jié)構(gòu)生物學做出巨大貢獻，讓我們拭目以待吧！

參考文獻：

[1]Wüthrich，Kurt.The?way?to?NMR?structures?of?proteins.[J].Nature?Structural?Biology，2001.

[2]Martin?Steinegger.Protein-level?assembly?increases?protein?sequence?recovery?from?metagenomic?samples?manyfold[J].Nature?Methods：Techniques?for?life?scientists?and?chemists，2019，16（7）：

[3]Anfinsen?C?B.Principles?that?govern?the?folding?of?protein?chains.[J].Science?（New?York，N.Y.），1973，181（4096）：

[4]Jumper.Highly?accurate?protein?structure?prediction?with?AlphaFold.[J].Nature，2021：

作者簡介：李飛（2000.7.14-），漢，河北省滄州市，紹興文理學院生物科學專業(yè)，本科生，研究方向：生物科學。