蛋白质结构预测 AlphaFold2、ColabFold、Uni-Fold、ESMFold

AlphaFold2：官方地址 https://github.com/deepmind/alphafold

ColabFold：高效封装加速AlphaFold2及 Alphafold2-multimer（四级结构，多条氨基酸预测）
https://github.com/sokrypton/ColabFold

Uni-Fold：深势科技参考AlphaFold2推出版本
https://github.com/dptech-corp/Uni-Fold

下面案例用的是同样的氨基酸序列来预测，两条分别是

PIAQIHILEGRSDEQKETLIREVSEAISRSLDAPLTSVRVIITEMAKGHFGIGGELASK


LILNLRGGAFVSNTQITMADKQKKFINEIQEGDLVRSYSITDETFQQNAVTSIVKHEADQLCQINFGKQHVVCTVNHRFYDPESKLWKSVCPHPGSGISFLKKYDYLLSEEGEKLQITEIKTFTTKQPVFIYHIQVENNHNFFANGVLAHAMQVSI

1、ColabFold （用google colab运行测试）

参考：

https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb#scrollTo=G4yBrceuFbf3

使用两条氨基酸序列预测结构，多条用：分割序列

这里选项要选多序列预测的这项

预测结果

2、Uni-Fold（用google colab运行测试）

参考：

https://colab.research.google.com/github/dptech-corp/Uni-Fold/blob/main/notebooks/unifold.ipynb#scrollTo=j-xTD0QubEN-

使用两条氨基酸序列预测结构，如果是单条预测就只填一行就行

预测结果

3、ESMFold

来着facebook，直接输入序列不用结构信息MSA检索，速度提升

1）有在线页面直接输入可以预测：
https://esmatlas.com/resources?action=fold

2）也指出通过url请求
https://esmatlas.com/about

 curl -X POST --data "GENGEIPLEIRATTGAEVDTRAVTAVEMTEGTLGIFRLPEEDYTALENFRYNRVAGENWKPASTVIYVGGTYARLCAYAPYNSVEFKNSSLKTEAGLTMQTYAAEKDMRFAVSGGDEVWKKTPTANFELKRAYARLVLSVVRDATYPNTCKITKAKIEAFTGNIITANTVDISTGTEGSGTQTPQYIHTVTTGLKDGFAIGLPQQTFSGGVVLTLTVDGMEYSVTIPANKLSTFVRGTKYIVSLAVKGGKLTLMSDKILIDKDWAEVQTGTGGSGDDYDTSFN" https://api.esmatlas.com/foldSequence/v1/pdb/    >>   ****.pdb

3）支持网页或者离线程序使用，可以通过transformers或torch hub调用

https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/protein_folding.ipynb#scrollTo=949f360e

https://github.com/facebookresearch/esm

另外RoseTTAFold 可以也在线提交测试；需要先注册账号

https://robetta.bakerlab.org/submit.php