アルファフォールド3
v3.0.0
このパッケージは、AlphaFold 3 の推論パイプラインの実装を提供します。モデル パラメーターにアクセスする方法については、以下を参照してください。 AlphaFold 3 モデル パラメータは、Google から直接受け取った場合にのみ使用できます。使用にはこれらの利用規約が適用されます。
このソース コード、モデル パラメーター、またはそれらによって生成された出力の使用から生じる発見を開示する出版物は、AlphaFold 3 論文による生体分子相互作用の正確な構造予測を引用する必要があります。
方法の詳細な説明については、補足情報も参照してください。
AlphaFold 3 は、alphafoldserver.com からも非営利目的で入手できますが、リガンドと共有結合修飾のセットがより限定されています。
ご質問がある場合は、AlphaFold チーム ([email protected]) までお問い合わせください。
このリポジトリには、AlphaFold 3 推論に必要なコードがすべて含まれています。 AlphaFold 3 モデル パラメーターへのアクセスをリクエストするには、このフォームに記入してください。アクセスは、Google DeepMind の単独の裁量により許可されます。リクエストには 2 ～ 3 営業日以内に回答するよう努めております。 AlphaFold 3 モデル パラメータは、Google から直接受け取った場合にのみ使用できます。使用にはこれらの利用規約が適用されます。
インストールに関するドキュメントを参照してください。
AlphaFold 3 をインストールしたら、たとえば次のalphafold_input.jsonという名前の入力 JSON ファイルを使用してセットアップをテストできます。
{
"name" : " 2PV7 " ,
"sequences" : [
{
"protein" : {
"id" : [ " A " , " B " ],
"sequence" : " GMRESYANENQFGFKTINSDIHKIVIVGGYGKLGGLFARYLRASGYPISILDREDWAVAESILANADVVIVSVPINLTLETIERLKPYLTENMLLADLTSVKREPLAKMLEVHTGAVLGLHPMFGADIASMAKQVVVRCDGRFPERYEWLLEQIQIWGAKIYQTNATEHDHNMTYIQALRHFSTFANGLHLSKQPINLANLLALSSPIYRLELAMIGRLFAQDAELYADIIMDKSENLAVIETLKQTYDEALTFFENNDRQGFIDAFHKVRDWFGDYSEQFLKESRQLLQQANDLKQG "
}
}
],
"modelSeeds" : [ 1 ],
"dialect" : " alphafold3 " ,
"version" : 1
}その後、次のコマンドを使用して AlphaFold 3 を実行できます。
docker run -it
--volume $HOME/af_input:/root/af_input
--volume $HOME/af_output:/root/af_output
--volume :/root/models
--volume :/root/public_databases
--gpus all
alphafold3
python run_alphafold.py
--json_path=/root/af_input/fold_input.json
--model_dir=/root/models
--output_dir=/root/af_output
run_alphafold.pyコマンドに渡すことができるさまざまなフラグがあり、それらをすべてリストするには、 python run_alphafold.py --helpを実行します。 AlphaFold 3 が実行する部分を制御する 2 つの基本的なフラグは次のとおりです。
--run_data_pipeline (デフォルトはtrue ): データ パイプライン、つまり遺伝的検索とテンプレート検索を実行するかどうか。この部分は CPU のみに依存し、時間がかかるため、GPU のないマシンでも実行できます。--run_inference (デフォルトはtrue ): 推論を実行するかどうか。この部分には GPU が必要です。 入力ドキュメントを参照してください。
出力ドキュメントを参照してください。
パフォーマンスに関するドキュメントを参照してください。
既知の問題は、既知の問題のドキュメントに記載されています。
既知の問題または問題トラッカーにまだリストされていない場合は、問題を作成してください。
このソース コード、モデル パラメーター、またはそれらによって生成される出力の使用から生じる発見を開示する出版物では、次の情報を引用する必要があります。
@article { Abramson2024 ,
author = { Abramson, Josh and Adler, Jonas and Dunger, Jack and Evans, Richard and Green, Tim and Pritzel, Alexander and Ronneberger, Olaf and Willmore, Lindsay and Ballard, Andrew J. and Bambrick, Joshua and Bodenstein, Sebastian W. and Evans, David A. and Hung, Chia-Chun and O’Neill, Michael and Reiman, David and Tunyasuvunakool, Kathryn and Wu, Zachary and Žemgulytė, Akvilė and Arvaniti, Eirini and Beattie, Charles and Bertolli, Ottavia and Bridgland, Alex and Cherepanov, Alexey and Congreve, Miles and Cowen-Rivers, Alexander I. and Cowie, Andrew and Figurnov, Michael and Fuchs, Fabian B. and Gladman, Hannah and Jain, Rishub and Khan, Yousuf A. and Low, Caroline M. R. and Perlin, Kuba and Potapenko, Anna and Savy, Pascal and Singh, Sukhdeep and Stecula, Adrian and Thillaisundaram, Ashok and Tong, Catherine and Yakneen, Sergei and Zhong, Ellen D. and Zielinski, Michal and Žídek, Augustin and Bapst, Victor and Kohli, Pushmeet and Jaderberg, Max and Hassabis, Demis and Jumper, John M. } ,
journal = { Nature } ,
title = { Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 } ,
year = { 2024 } ,
volume = { 630 } ,
number = { 8016 } ,
pages = { 493–-500 } ,
doi = { 10.1038/s41586-024-07487-w }
}AlphaFold 3 のリリースは、次の人々の貴重な貢献によって可能になりました。
アンドリュー・カウイ、ベラ・ハンセン、チャーリー・ビーティ、クリス・ジョーンズ、グレース・マーガンド、ジェイコブ・ケリー、ジェームズ・スペンサー、ジョシュ・エイブラムソン、キャスリン・トゥニャスヴナクール、クバ・パーリン、リンジー・ウィルモア、マックス・ビレスキ、モリー・ベック、オレグ・コバレフスキー、セバスチャン・ボーデンスタイン、スクディープ・シン、ティム・グリーン、Toby Sargeant、Uchechi Okereke、Yotam Doron、および Augustin Žídek (エンジニアリング リード)。
また、Google と Isomorphic Labs の協力者にも感謝の意を表します。
AlphaFold 3 は、次の個別のライブラリとパッケージを使用します。
すべての貢献者とメンテナーに感謝します。
この概要に記載されていないご質問がある場合は、AlphaFold チーム ([email protected]) までお問い合わせください。
私たちはあなたのフィードバックを聞き、AlphaFold 3 があなたの研究にどのように役立ったかを理解したいと考えています。あなたのストーリーを [email protected] まで共有してください。
これは正式にサポートされている Google 製品ではありません。
著作権 2024 DeepMind Technologies Limited。
AlphaFold 3 ソース コードは、クリエイティブ コモンズ表示 - 非営利継承国際ライセンス、バージョン 4.0 (CC-BY-NC-SA 4.0) (以下「ライセンス」) に基づいてライセンスされています。ライセンスに準拠する場合を除き、このファイルを使用することはできません。ライセンスのコピーは https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/LICENSE で入手できます。
AlphaFold 3 モデル パラメーターは、AlphaFold 3 モデル パラメーター利用規約 (以下「規約」) に基づいて利用可能です。規約に従う場合を除き、これらを使用することはできません。規約のコピーは https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md で入手できます。
適用される法律で要求されない限り、AlphaFold 3 とその成果物は、明示的または黙示的を問わず、いかなる種類の保証や条件もなく、「現状のまま」で配布されます。 AlphaFold 3 の使用、またはそのソース コードまたは出力の使用または配布の適切性を判断することはお客様が単独で責任を負い、そのような使用または配布、および関連する条件に基づく権利と義務の行使に関連するあらゆるリスクを引き受けます。出力はさまざまな信頼度の予測であるため、慎重に解釈する必要があります。 AlphaFold 3 アセットに依存、公開、ダウンロード、またはその他の方法で使用する前に、慎重に判断してください。
AlphaFold 3 とその出力は理論モデリングのみを目的としています。これらは臨床使用を意図したものではなく、臨床使用が検証または承認されていません。 AlphaFold 3 またはその出力を臨床目的で使用したり、医学的またはその他の専門家のアドバイスに依存したりしないでください。これらのトピックに関するコンテンツは情報提供のみを目的として提供されており、資格のある専門家からのアドバイスに代わるものではありません。規約に基づく許可と制限を規定する特定の言語については、関連規約を参照してください。
上記の謝辞セクションで言及されているサードパーティのソフトウェア、ライブラリ、またはコードの使用には、別の契約条件またはライセンス条項が適用される場合があります。サードパーティのソフトウェア、ライブラリ、またはコードの使用にはかかる条件が適用されるため、使用する前に該当する制限または条件を遵守できるかどうかを確認する必要があります。
次のデータベースは次のとおりです。(1) Google DeepMind によってミラーリングされています。 (2) 一部はテスト目的で推論コード パッケージに含まれており、以下を参照して入手できます。
