不懂AI、不会编码？如何轻松拿捏AlphaFold准确预测蛋白结构
编辑 | 萝卜皮
自 2021 年公开发布以来，用 AlphaFold2 (AF2) 预测蛋白质结构研究生物学问题，已经成为一种常见做法。ColabFold-AF2是 Google Colaboratory 内部的开源 Jupyter Notebook，也是一个命令行工具，可让你轻松使用 AF2，同时展示了其高级选项。ColabFold-AF2 优化了 AF2 模型的使用，缩短了实验的周转时间。
韩国首尔国立大学的研究团队发布了一项 protocol，可以帮助研究人员更方便简洁的使用 AF2，同时介绍了一些操作技巧。
在此 protocol 中，研究人员通过以下三种场景引导读者了解 ColabFold 的最佳实践：
- (i) 单体预测： 涵盖了经典的静态结构预测，并在人类糖基磷脂酰肌醇转酰胺酶蛋白上进行了演示。
- (ii) 复合物预测： 同样涵盖了经典的静态结构预测，并在人类糖基磷脂酰肌醇转酰胺酶蛋白上进行了演示。
- (iii) 构象采样： 通过预测人类丙氨酸丝氨酸转运蛋白 2 的两种构象展示了 AF2 模型的另一种用例。
用户可以通过 Google Colaboratory 运行该 protocol，而无需计算专业知识，高级用户也可以在命令行环境中运行该 protocol。
这项研究的意义在于：
- 降低了使用 AF2 的门槛： 即使不懂 AI 和编码，研究人员也可以轻松使用 AF2 预测蛋白质结构。
- 提高了 AF2 的使用效率： ColabFold-AF2 优化了 AF2 模型的使用，缩短了实验的周转时间。
- 提供了多种应用场景： 该 protocol 提供了单体预测、复合物预测和构象采样三种场景，涵盖了 AF2 的多种应用。
该 protocol 的发布，将进一步推动 AF2 在生物学研究中的应用，为研究人员提供更强大的工具，帮助他们更好地理解蛋白质结构和功能。
参考资料：
注： 本文参考了机器之心网站的报道，并进行了整理和补充。
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