不懂AI、不会编码？如何轻松拿捏AlphaFold准确预测蛋白结构
自2021年公开发布以来，AlphaFold2 (AF2) 凭借其预测蛋白质结构的惊人准确性，已成为生物学研究中不可或缺的工具。然而，对于许多研究人员来说，使用AF2仍然是一项挑战，因为它需要一定的AI和编码知识。
为了解决这一问题，韩国首尔国立大学的研究团队发布了一项名为“ColabFold-AF2”的protocol，旨在帮助研究人员更方便简洁地使用AF2。
ColabFold-AF2 是一个开源的Jupyter Notebook，可以在Google Colaboratory中运行，无需任何计算专业知识。
该protocol提供了三种场景，引导用户了解ColabFold的最佳实践：
- 单体预测： 预测单个蛋白质链的结构，例如人类糖基磷脂酰肌醇转酰胺酶蛋白。
- 复合物预测： 预测多个蛋白质链之间的相互作用，例如蛋白质复合物。
- 构象采样： 预测蛋白质的不同构象，例如人类丙氨酸丝氨酸转运蛋白 2 的两种构象。
该protocol还提供了命令行界面，允许高级用户在本地环境中运行ColabFold-AF2。
ColabFold-AF2 的优势：
- 简化操作： 提供了一个用户友好的界面，无需任何编码经验。
- 提高效率：优化了AF2模型的使用，缩短了实验的周转时间。
- 扩展应用： 支持单体、复合物和构象采样等多种应用场景。
该研究以“Easy and accurate protein structure prediction using ColabFold”为题，于2024年10月14日发表在《Nature Protocols》。
这项protocol的发布，将极大地推动蛋白质结构预测领域的发展，使更多研究人员能够轻松地使用AF2，从而加速生物学研究的进展。
参考文献：
- Easy and accurate protein structure prediction using ColabFold. Nature Protocols. 2024.
关键词： AlphaFold2, ColabFold, 蛋白质结构预测, 生物学研究, AI, 机器学习
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