AlphaFold2¶
AlphaFold2 基于深度神经网络预测蛋白质形态，能够快速生成高精确度的蛋白质 3D 模型。以往花费几周时间预测的蛋白质结构，AlphaFold2 在几小时内就能完成
我们对 AlphaFold 进行持续优化，欢迎了解我们的优化工作：ParaFold: Paralleling AlphaFold for Large-Scale Predictions
下面将介绍 AlphaFold2, ParaFold, ColabFold 在思源一号和 π 集群的使用，以及如何在 A100 上自行构建 conda 环境，和建立标准镜像
AlphaFold2 三大版本¶
交大计算平台提供 AlphaFold2 三大版本：基础运行版、ParaFold、ColabFold。三个版本在思源一号和 π 集群上均可使用，且都支持复合体计算：
基础运行版，可满足大部分计算需求
ParaFold，支持 CPU、GPU 分离计算，适合大规模批量计算
ColabFold，快速计算，含多种功能，由 Sergey Ovchinnikov 等人开发
使用前准备¶
新建文件夹，如
alphafold。在文件夹里放置一个
fasta文件。例如test.fasta文件（内容如下）：
（单体 fasta 文件示例）
>2LHC_1|Chain A|Ga98|artificial gene (32630)
PIAQIHILEGRSDEQKETLIREVSEAISRSLDAPLTSVRVIITEMAKGHFGIGGELASK
（复合体 fasta 文件示例）
>2MX4
PTRTVAISDAAQLPHDYCTTPGGTLFSTTPGGTRIIYDRKFLLDR
>2MX4
PTRTVAISDAAQLPHDYCTTPGGTLFSTTPGGTRIIYDRKFLLDR
>2MX4
PTRTVAISDAAQLPHDYCTTPGGTLFSTTPGGTRIIYDRKFLLDR
版本一：基础运行版¶
可用的版本¶
版本 |
平台 |
|---|---|
2.3.1 |
思源一号 |
2.2.0 |
思源一号 |
2.1.1 |
思源一号 |
2.3.1 |
pi 2.0 |
2.1.1 |
pi 2.0 |
运行平台¶
思源一号 AlphaFold¶
AlphaFold2.3.1计算单体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
export DOWNLOAD_DIR=/dssg/share/data/alphafold
singularity exec --nv /dssg/share/imgs/ai/alphafold/alphafold-2.3.1.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--use_gpu_relax \
--data_dir=$DOWNLOAD_DIR \
--uniref90_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=$DOWNLOAD_DIR/mgnify/mgy_clusters.fa \
--bfd_database_path=$DOWNLOAD_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--pdb70_database_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb70/pdb70 \
--uniref30_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref30/UniRef30_2021_03 \
--template_mmcif_dir=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--model_preset=monomer \
--max_template_date=2022-10-1 \
--db_preset=full_dbs \
--output_dir=output \
--fasta_paths=monomer.fasta
AlphaFold2.3.1计算复合体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
export DOWNLOAD_DIR=/dssg/share/data/alphafold
singularity exec --nv /dssg/share/imgs/ai/alphafold/alphafold-2.3.1.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--use_gpu_relax \
--data_dir=$DOWNLOAD_DIR \
--uniref90_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=$DOWNLOAD_DIR/mgnify/mgy_clusters.fa \
--bfd_database_path=$DOWNLOAD_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--uniref30_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref30/UniRef30_2021_03 \
--pdb_seqres_database_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_seqres/pdb_seqres.txt \
--template_mmcif_dir=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--uniprot_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniprot/uniprot.fasta \
--model_preset=multimer \
--max_template_date=2022-10-1 \
--db_preset=full_dbs \
--output_dir=output \
--fasta_paths=multimer.fasta
AlphaFold2.1.1 计算单体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
module use /dssg/share/imgs/ai/
module load alphafold/2.1.1
singularity run --nv /dssg/share/imgs/ai/alphafold/2.1.1.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--data_dir=/dssg/share/data/alphafold \
--bfd_database_path=/dssg/share/data/alphafold/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--uniclust30_database_path=/dssg/share/data/alphafold/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
--uniref90_database_path=/dssg/share/data/alphafold/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=/dssg/share/data/alphafold/mgnify/mgy_clusters.fa \
--pdb70_database_path=/dssg/share/data/alphafold/pdb70/pdb70 \
--template_mmcif_dir=/dssg/share/data/alphafold/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=/dssg/share/data/alphafold/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--fasta_paths=test.fasta \
--max_template_date=2020-05-14 \
--model_preset=monomer \
--output_dir=output
AlphaFold2.2.0计算复合体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
export DOWNLOAD_DIR=/dssg/share/data/alphafold
singularity exec --nv /dssg/share/imgs/ai/alphafold/2.2.0.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--use_gpu_relax \
--data_dir=$DOWNLOAD_DIR \
--uniref90_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=$DOWNLOAD_DIR/mgnify/mgy_clusters_2018_12.fa \
--bfd_database_path=$DOWNLOAD_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--uniclust30_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniclust30/uniclust30_2020_06/UniRef30_2020_06 \
--pdb_seqres_database_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_seqres/pdb_seqres.txt \
--template_mmcif_dir=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--uniprot_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniprot/uniprot.fasta \
--model_preset=multimer \
--max_template_date=2022-1-1 \
--db_preset=full_dbs \
--output_dir=output \
--fasta_paths=x.fasta
π2.0 AlphaFold¶
AlphaFold2.3.1 计算单体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold_monomer
#SBATCH --partition=dgx2
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
export DOWNLOAD_DIR=/lustre/share/scidata/AlphaFold/data
singularity exec --nv /lustre/share/img/ai/alphafold/alphafold-2.3.1.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--use_gpu_relax \
--data_dir=$DOWNLOAD_DIR \
--uniref90_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=$DOWNLOAD_DIR/mgnify/mgy_clusters.fa \
--bfd_database_path=$DOWNLOAD_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--pdb70_database_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb70/pdb70 \
--uniref30_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref30/UniRef30_2021_03 \
--template_mmcif_dir=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--model_preset=monomer \
--max_template_date=2022-10-1 \
--db_preset=full_dbs \
--output_dir=output \
--fasta_paths=monomer.fasta
AlphaFold2.3.1 计算复合体¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=dgx2
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
export DOWNLOAD_DIR=/lustre/share/scidata/AlphaFold/data
singularity exec --nv /lustre/share/img/ai/alphafold/alphafold-2.3.1.sif python /app/alphafold/run_alphafold.py \
--use_gpu_relax \
--data_dir=$DOWNLOAD_DIR \
--uniref90_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=$DOWNLOAD_DIR/mgnify/mgy_clusters.fa \
--bfd_database_path=$DOWNLOAD_DIR/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--uniref30_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniref30/UniRef30_2021_03 \
--pdb_seqres_database_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_seqres/pdb_seqres.txt \
--template_mmcif_dir=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=$DOWNLOAD_DIR/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--uniprot_database_path=$DOWNLOAD_DIR/uniprot/uniprot.fasta \
--model_preset=multimer \
--max_template_date=2022-10-1 \
--db_preset=full_dbs \
--output_dir=output \
--fasta_paths=multimer.fasta
AlphaFold2.1.1计算单体¶
单体
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=alphafold
#SBATCH --partition=dgx2
#SBATCH -N 1
#SBATCH -x vol04,vol05
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
module load alphafold
af2.1 \
--fasta_paths=test.fasta \
--max_template_date=2020-05-14 \
--model_preset=monomer \
--output_dir=output
然后使用 sbatch sub.slurm 语句提交作业。
AlphaFold2.1.1计算复合体¶
复合体
（slurm 脚本开头的 13 行内容跟上方一样，请自行补齐）
af2.1 \
--fasta_paths=test.fasta \
--max_template_date=2020-05-14 \
--model_preset=multimer \
--is_prokaryote_list=false \
--output_dir=output
module 使用说明¶
单体计算可选用 monomer, monomer_ptm, 或 monomer_casp14
π 集群上的 AlphaFold module 需严格按照推荐的参数内容和顺序运行（调换参数顺序或增删参数条目均可能导致报错）。若需使用更多模式，请换用思源一号 module 版本，或使用 ParaFold
更多使用方法及讨论，请见水源文档 AlphaFold & ColabFold
版本二：ParaFold¶
ParaFold 为交大开发的适用于大规模计算的 AlphaFold 集群版，可选 CPU 与 GPU 分离计算，并支持 Amber 选择、module 选择、Recycling 次数指定等多个实用功能。ParaFold 并不改变 AlphaFold 计算内容和参数本身，所以在计算结果及精度上与 AlphaFold 完全一致
ParaFold (又名 ParallelFold) 将原本全部运行于 GPU 的计算，分拆为 CPU 和 GPU 两阶段进行。先至 CPU 节点完成 MSA 计算，再用 GPU 节点完成模型预测。这样既能节省 GPU 资源，又能加快运算速度
ParaFold GitHub：https://github.com/Zuricho/ParallelFold
介绍网站：https://parafold.sjtu.edu.cn
ParaFold可用版本¶
版本 |
平台 |
|---|---|
2.0 |
思源一号 |
1.0 |
思源一号 |
1.0 |
pi 2.0 |
ParaFold 在思源一号上运行¶
ParaFold2.0计算单体运行脚本¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
singularity run --nv /dssg/share/imgs/parafold/2.0.sif \
/app/ParallelFold/run_alphafold.sh \
-d /dssg/share/data/alphafold \
-o output \
-p monomer \
-i input/GA98.fasta \
-t 2021-07-27 \
-m model_1,model_2,model_3,model_4,model_5
ParaFold2.0计算多体运行脚本¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
singularity run --nv /dssg/share/imgs/parafold/2.0.sif \
/app/ParallelFold/run_alphafold.sh \
-d /dssg/share/data/alphafold \
-o output \
-p multimer \
-i multimer.fasta \
-m model_1_multimer_v3,model_2_multimer_v3,model_3_multimer_v3,model_4_multimer_v3,model_5_multimer_v3 \
-u 0 \
-t 2022-01-01 -r
ParaFold1.0计算单体运行脚本¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parafold
#SBATCH --partition=a100
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH -x gpu01,gpu03,gpu05
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
singularity run --nv /dssg/share/imgs/ai/fold/1.0.sif \
./run_alphafold.sh \
-d /dssg/share/data/alphafold \
-o output \
-p monomer \
-i input/GA98.fasta \
-t 2021-07-27 \
-m model_1,model_2,model_3,model_4,model_5
ParaFold 在 π 集群上运行¶
ParaFold1.0脚本¶
下载 ParaFold
git clone https://github.com/Zuricho/ParallelFold.git
cd ParallelFold
chmod +x run_alphafold.sh
使用下方 sub.slurm 脚本直接运行：
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parafold
#SBATCH --partition=dgx2
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
singularity run --nv /lustre/share/img/ai/fold.sif \
./run_alphafold.sh \
-d /scratch/share/AlphaFold/data \
-o output \
-p monomer_ptm \
-i input/GA98.fasta \
-t 2021-07-27 \
-m model_1
ParaFold2.0示例脚本¶
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=parafold
#SBATCH --partition=dgx2
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=6
#SBATCH --gres=gpu:1 # use 1 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err
singularity run --nv /lustre/share/img/ai/parafold2.sif \
/app/ParallelFold/run_alphafold.sh \
-d /scratch/share/AlphaFold/data \
-o output \
-p monomer_ptm \
-i /app/ParallelFold/input/mono_set1/GA98.fasta \
-t 2024-01-29 \
-m model_1
版本三：ColabFold¶
ColabFold 为 Sergey Ovchinnikov 等人开发的适用于 Google Colab 的 AlphaFold 版本，使用 MMseqs2 替代 Jackhmmer，且不使用模版。ColaFold 计算迅速，短序列五六分钟即可算完。
ColabFold 使用请至交大超算文档页面： ColabFold
构建自己的 conda 环境¶
交大计算平台已全局部署适用于 AlphaFold, ParaFold 和 ColabFold 的 fold 镜像。同时也支持大家根据需求，自行创建 conda 环境。
下面介绍在思源一号 A100 上安装 conda 环境的方法。
安装名为 localcolab 的 conda 环境：
srun -p 64c512g -n 8 --pty /bin/bash
module load miniconda3
conda create -n localcolab python=3.7 -y
source activate localcolab
conda install python=3.7 cudnn==8.2.1.32 cudatoolkit==11.1.1 openmm==7.5.1 pdbfixer -y
conda install -c conda-forge -c bioconda kalign3=3.2.2 hhsuite=3.3.0 -y
conda install -y -c bioconda hmmer==3.3.2 hhsuite==3.3.0 kalign3=3.2.2
pip install absl-py==0.13.0 biopython==1.79 chex==0.1.0 dm-haiku==0.0.4 dm-tree==0.1.6 immutabledict==2.2.1 ml-collections==0.1.1 pandas==1.3.5 tensorflow_cpu==2.7.1
pip install https://storage.googleapis.com/jax-releases/cuda111/jaxlib-0.1.72+cuda111-cp37-none-manylinux2010_x86_64.whl
pip install jax==0.2.25
打补丁
openmm：
# patch to openmm
cd ~/.conda/envs/localcolab/lib/python3.7/site-packages
wget -qnc https://raw.githubusercontent.com/deepmind/alphafold/main/docker/openmm.patch --no-check-certificate
patch -s -p0 < openmm.patch
至此 conda 环境安装完成。
在此 conda 环境里运行
ParaFold：
salloc --ntasks-per-node=1 -p a100 --cpus-per-task=16 --gres=gpu:1 -N 1
ssh gpuXX
git clone https://github.com/Zuricho/ParallelFold.git
cd ParallelFold
chmod +x run_alphafold.sh
module load miniconda3
source activate localcolab
./run_alphafold.sh -d /dssg/share/data/alphafold -o output -p monomer -i input/GA98.fasta -t 2021-07-27 -m model_1 -f
构建自己的 AlphaFold 镜像¶
交大镜像平台提供了AlphaFold-2.1.1的 docker 镜像。
使用 singularity pull 命令可以下载该镜像：
singularity pull docker://www.sghhindu.com/x86/alphafold:<tag>
镜像将被保存为 alphafold_<tag>.sif 文件。
镜像脚本示例如下：
#!/bin/bash
#SBATCH -J run_af
#SBATCH -p a100
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=16
#SBATCH --gres=gpu:1
singularity run --nv ${YOUR_IMAGE_PATH} python /app/alphafold/run_alphafold.py
--fasta_paths=${YOU_FASTA_FILE_DIR} \
--max_template_date=2020-05-14 \
--bfd_database_path=${YOUR_DATA_DIR}/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--data_dir=${YOUR_DATA_DIR} \
--output_dir=${YOU_OUTPUT_DIR} \
--uniclust30_database_path=${YOUR_DATA_DIR}/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
--uniref90_database_path=${YOUR_DATA_DIR}/uniref90/uniref90.fasta \
--mgnify_database_path=${YOUR_DATA_DIR}/mgnify/mgy_clusters.fa \
--template_mmcif_dir=${YOUR_DATA_DIR}/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=${YOUR_DATA_DIR}/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--pdb70_database_path=${YOUR_DATA_DIR}/pdb70/pdb70
参考资料¶
ParaFold GitHub https://github.com/Zuricho/ParallelFold
ParaFold 论文：https://arxiv.org/abs/2111.06340
ParaFold 网站：https://parafold.sjtu.edu.cn
AlphaFold GitHub: https://github.com/deepmind/alphafold
AlphaFold 论文: https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
ColabFold GitHub: https://github.com/sokrypton/ColabFold
LocalColabFold GitHub: https://github.com/YoshitakaMo/localcolabfold
交大AlphaFold镜像：https://hub.sjtu.edu.cn/repository/x86/alphafold
最后更新:
2024 年 11 月 22 日