前言：AlphaFold2在CASP14蛋白质结构预测关键评估大赛中夺得第一名的好成绩，其预测的大部分结构达到了空前的准确度，与实验方法（X-ray、冷冻电镜、核磁共振）不相上下，其成绩也远超其它的选手

安装下载已知蛋白结构蛋白三级结构预测（ITASSER）alphafold2蛋白三级结构预测如何用Pymol做出那些美呆的结构图（基础篇Pymol实现2个蛋白结构比对#1-(HowtoaligntwostructuresinPymol

模型流程图官方权重下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Zbqw5t2fWo9Z9Zep07Y74g提取码：1234模型可应用代码（代码最下面填充序列和保存路径）importtimeimportosfromtypingimportListfromeinopsimportrearrangeimporttorchimportnumpyasnpimportsysimportiofr

那么，去年谷歌DeepMind推出的AlphaFold2，无疑将当下的AI技术与尚在探索的生物技术完美结合起来。

前言Alphafold2（AF2，二狗）发布以后，一大堆科学家把这个人类历史上最高精度的蛋白质预测模型当起了玩具，并且把大家的新发现发在了推特上（openscience的形式）。

AlphaFold2源码解析(10)–补充信息1（residue_constants）这篇文章总结的很好，来之生信小兔，这里只是收藏一下，转载来源https://blog.csdn.net/weixin

这是继2021年AlphaFold2成规模预测蛋白质结构、2020年AlphaFold代表的AI首次精准预

2021SC@SDUSC文章目录前言一、蛋白质结构的研究意义二、当前研究现状三、AlphaFold的介绍1、AlphaFold出现的意义2、AlphaFold2的方法四、未来发展五、代码情况六、学习计划七

蛋白质对生命来说不可或缺，它们支持生物体的几乎所有功能。这些复杂的大分子由氨基酸链构成，而蛋白质的功能很大程度上决定于它的3D结构。显然，了解蛋白质的结构和形状对医药研究的进步至关重要。生物医学领域的众多挑战，包括开发治疗疾病的创新疗法，都依赖于对蛋白质结构和功能的理解。但是，由于蛋白质结构极其复杂，到现在为止，医学上也只研究出少数蛋白质的构造。但是，这一情况随着用人工智能确定蛋白质的结构方向取得

一文了解AlphaFold2背后的PDB蛋白质结构数据集本文转载自：https://blog.csdn.net/HyperAI/article/details/110508015By超神经内容提要：DeepMind

来源：脑极体近期在生命科学领域，有一则爆炸性的新闻，DeepMind的AlphaFold2模型，将人类的98.5%的蛋白质，全部预测了一遍，并且做成了数据集免费开源，供科研圈的人使用。

生命科学突破奖中，DeepMind创始人哈撒比斯与AlphaFold2一作JohnJumper在列，以表彰他们开发了能准确预测蛋白质结构的算法。根据Nature报道，得知获

这正值谷歌团队AlphaFold2在上一届CASP大赛给该领域带来革命性冲击后两周年。两年后，该领域的状况如何，蛋白质结构预测该何去何从？

简介Deepmind团队于2021年7月公开了Alphafold2算法源代码和相关论文，这一方案被认为可解决困扰生物学长达半个世纪的蛋白质折叠结构预测难题，其准确度高达92.4(百分制)。

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

谷歌DeepMind的人工智能系统AlphaFold2于2020年11月首次亮相，用于预测蛋白质的三维结构，自从该工具在7月免费提供以来，人们对它的讨论更加激烈。

AlphaFold2源码解析(4)–模型架构我们将Alphafold的流程分为一下几个部分：搜索同源序列和模板特征构造特征表示MSA表示与残基对表示之间互相交换信息残基的抽象表示转换成具体的三维空间坐标模型参数

AlphaFold2源码解析(2)–推理参数说明运行的入口脚本文件：run_alphafold.py(这里讲解的都是以单体序列为例)其中，参数接受使用了第三方包：abslflags.DEFINE_list

AlphaFold2源码解析(3)–数据预处理数据预处理整体流程数据处理入口：feature_dict=data_pipeline.process(input_fasta_path=fasta_path

AlphaFold2源码解析(1)–安装使用AlphaFold2有两种安装方式：具体可以参考我之前写的博客：Alphafolddocker安装:参考GitHub：https://github.com/deepmind

AlphaFold2源码解析(9)–模型之损失及其他损失函数和辅助头该网络是端到端训练的，梯度来自主帧对齐点误差(FAPE)损失LFAPEL_{FAPE}LFAPE和许多辅助损失。

AlphaFold2源码解析(8)–模型之三维坐标构建该模块牵扯到了欧几里得变换，相关的基础知识请查阅欧几里得变换–转载至生信小兔这个模块我们讲解AlphaFold的Structuremodule模块，

Alphafold2本地部署常见的有两种方式：一、构建Docker镜像；二、Conda部署。

RL）、生成对抗网络（GANs）、语音甚至是生物学等领域也大显锋芒，于是就有了近年来看到的基于Transformer创建的大型语言模型GPT-3，以及“魔改”的Transformer在蛋白质折叠问题的AlphaFold2

作者丨小舟来源丨机器之心AlphaFold2是2021年AIforScience领域最耀眼的一颗星。现在，有人在PyTorch中复现了它，并已在GitHub上开源。

2020年，深度学习算法AlphaFold2在从原始序列预测蛋白质三维结构方面取得了里程碑式的成果。宏基因组学产生的大量测序数据，让人们得已窥见未经培养的微生物的生物合成潜力。

By超神经内容提要：DeepMind的最新一代算法AlphaFold2，在近日被称为「蛋白质奥林匹克竞赛」的CASP中，完虐其它对手，取得惊人的突破，震惊整个科研圈。

参考资料视频内容前言这是AlphaFold2了，因为之前有一篇了，不要搞错早在论文发表的5个月前，就已经写了博客，虽然文章还没写同一天，2021July15，来自另一个团队也宣布了自己的工作RoseTTAFold

《科学》：媲美AlphaFold2的蛋白质结构预测新工具问世，一台游戏计算机十分钟出结果，完全免费2.清华团队综述全面解读图神经网络理论方法与应用3.芯片行业76个细分领域企业（国内对比国外）4.前沿丨

量子位智库发自凹非寺量子位|公众号QbitAI名噪一时的AlphaFold2背后，是蓄势待发的计算生物学。但，计算生物学究竟是什么？目前进展如何，又蕴藏了怎样的未来机遇？

文章目录报错原因解决原因非Docker方式Docker方式Reference报错原因Alphafold2的官方目前只支持OpenMM==7.5.1,但是目前OpenMM的最新版本已经更新到了7.7.0，

位于北京的智源人工智能研究院请“智源学者”们从全球的研究成果中评选了一份年度成就名单，其中有文本能力惊人的自然语言处理预训练模型GPT-3，有惊艳结构生物学领域的AlphaFold2，也有不少中国学者的成果

前言AlphaFold2，是DeepMind公司的一个人工智能程序。

DeepMind团队以AlphaFold2算法在Nature杂志发表的文章给行业投下重磅炸弹，这篇文章报道了35万个预测的大分子蛋白质结构，理论上包含了人类98.5%的蛋白质数量。

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

22分钟推理出长达4K+的超长蛋白质序列，1分15秒搞定将近2K长的序列预测。这是国产开源项目的最新战绩！最近，由Colossal-AI团队(https://github.com/hpcaitech/ColossalAI)联合百图生科的蛋白质预测模型xTrimoMultimer，正式免费开源。它在支持蛋白质单体（Monomer）和复合物（Multimer）的同时，还能大幅提升蛋白质预测速度。面对2

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

一年前，DeepMind开源AlphaFold2连登Nature、Science，刷爆生物和AI学界。一年后，Meta带着速度快一个数量级的ESMFold来了。不光速度快，模型还

杂志上发表了题为"HighlyaccurateproteinstructurepredictionwithAlphaFold"的文章，系统介绍了一种端到端的从蛋白质序列预测蛋白质三维结构的神经网络算法—AlphaFold2

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

2020年末，谷歌旗下DeepMind研发的AI程序AlphaFold2在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度，使得“AI预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。

届国际蛋白质结构预测竞赛)蛋白质测试集的企业内测中，获得82.7/100的成绩(TM-Score)，已经超过来自华盛顿大学的生物学家DavidBaker团队研发的RoseTTAFold81.3/100的成绩，仅次于AlphaFold2

文章目录Alphafold2做了一件什么事Model从Self-Attention机制到Transformer模型Attention机制Attention机制的计算Self-Attention自注意力机制

2020年年底，在国际蛋白质结构预测赛中，DeepMind公司研发的AlphaFold2摘得桂冠，并破解了蛋白质折叠这个困扰人类50年的难题，轰动一时，新药研发也成为热点话题。

2020年年底，在国际蛋白质结构预测赛中，DeepMind公司研发的AlphaFold2摘得桂冠，并破解了蛋白质折叠这个困扰人类50年的难题，轰动一时，新药研发也成为热点话题。

nature原文安装及具体使用见主页要注意GPU的配比问题,例如在我们的服务器上使用：freen|grep-E'Partition|----|gpu'查看可用的GPU以及每个GPU的限制。我们服务器上已经安装了该软件，所以直接调用module,需要自己准备包含蛋白氨基酸序列的protein.fa#!/bin/bash#SBATCH--time=8:00:00#SBATCH--partition=g

近日,昇思MindSpore与昌平实验室、北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)和化学与分子工程学院、深圳湾实验室高毅勤教授课题组及鹏城实验室陈杰团队基于全场景AI框架昇思MindSpore实现AlphaFold2

1958年F.H.C.克里克提出了生物学中重要的中心法则，DNA->RNA->蛋白质，中心法则说明，DNA可以转录形成RNA，RNA再翻译成一个个氨基酸，最后组合形成蛋白质。通过中心法则不难看出，如果把DNA比喻为进行工业生产的设计蓝图，那么蛋白质就像实现这个蓝图的工具，所以说蛋白质是一切生命活动的基础，它几乎参与了所有的生物学过程，如遗传、发育、繁殖等等。对蛋白质进行深入地研究，能让我们从更深层