alphafold3 다운로드 - alphafold3 소스 코드 다운로드

alphafold3

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알파폴드 3

이 패키지는 AlphaFold 3의 추론 파이프라인 구현을 제공합니다. 모델 매개변수에 액세스하는 방법은 아래를 참조하세요. Google로부터 직접 받은 경우에만 AlphaFold 3 모델 매개변수를 사용할 수 있습니다. 사용에는 본 이용약관이 적용됩니다.

이 소스 코드를 사용하여 발생한 결과를 공개하는 출판물, 모델 매개변수 또는 이에 의해 생성된 출력은 AlphaFold 3 논문과 생체 분자 상호 작용의 정확한 구조 예측을 인용해야 합니다.

방법에 대한 자세한 설명은 보충 정보를 참조하십시오.

AlphaFold 3은 또한 alphafoldserver.com에서 비상업적 용도로 사용할 수 있지만 리간드 및 공유 변형 세트가 더 제한되어 있습니다.

질문이 있는 경우 [email protected]으로 AlphaFold 팀에 문의하세요.

모델 매개변수 얻기

이 저장소에는 AlphaFold 3 추론에 필요한 모든 코드가 포함되어 있습니다. AlphaFold 3 모델 매개변수에 대한 액세스를 요청하려면 이 양식을 작성하십시오. 액세스 권한은 Google DeepMind의 단독 재량에 따라 부여됩니다. 영업일 기준 2~3일 이내에 요청에 응답하는 것을 목표로 하고 있습니다. Google로부터 직접 받은 경우에만 AlphaFold 3 모델 매개변수를 사용할 수 있습니다. 사용에는 본 이용약관이 적용됩니다.

첫 번째 예측 설치 및 실행

설치 문서를 참조하세요.

AlphaFold 3을 설치한 후에는 alphafold_input.json 이라는 다음 입력 JSON 파일을 사용하여 설정을 테스트할 수 있습니다.

 { "이름": "2PV7", "시퀀스": [
    { "단백질": {"id": ["A", "B"],"서열": "GMRESYANENQFGFKTINSDIHKIVIVGGYGKLGGLFARYLRASGYPISILDREDWAVAESILANADVVIVSVPINLTLETIERLKPYLTENMLLADLTSVKREPLAKMLEVHTGAVLGLHPMFGADIASMAKQVVVRCDGRFPERYEW LLEQIQIWGAKIYQTNATEHDHNMTYIQALRHFSTFANGLHLSKQPINLANLLALSSPIYRLELAMIGRLFAQDAELYADIIMDKSENLAVIETLKQTYDEALTFFENNDRQGFIDAFHKVRDWFGDYSEQFLKESRQLLQQANDLKQG" }
    }
  ], "modelSeeds": [1], "dialect": "alphafold3", "version": 1}

그런 다음 다음 명령을 사용하여 AlphaFold 3을 실행할 수 있습니다.

docker run -it 
    --volume $HOME/af_input:/root/af_input 
    --volume $HOME/af_output:/root/af_output 
    --volume <MODEL_PARAMETERS_DIR>:/root/models 
    --volume <DATABASES_DIR>:/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 명령에 전달할 수 있는 다양한 플래그가 있으며, 모두 나열하려면 python run_alphafold.py --help 실행하세요. AlphaFold 3가 실행될 부분을 제어하는 두 가지 기본 플래그는 다음과 같습니다.

--run_data_pipeline (기본값은 true ): 데이터 파이프라인(예: 유전자 및 템플릿 검색)을 실행할지 여부입니다. 이 부분은 CPU만 사용하고 시간이 많이 걸리며 GPU가 없는 시스템에서 실행될 수 있습니다.
--run_inference (기본값은 true ): 추론을 실행할지 여부입니다. 이 부분에는 GPU가 필요합니다.

AlphaFold 3 입력

입력 문서를 참조하세요.

AlphaFold 3 출력

출력 문서를 참조하세요.

성능

성능 문서를 참조하세요.

알려진 문제

알려진 문제는 알려진 문제 문서에 설명되어 있습니다.

알려진 문제 또는 문제 추적기에 아직 나열되지 않은 경우 문제를 생성하세요.

이 저작물 인용

이 소스 코드를 사용하여 발생한 결과를 공개하는 출판물, 해당 소스 코드에 의해 생성된 모델 매개변수 또는 출력은 다음을 인용해야 합니다.

 @article{Abramson2024, 저자 = {Abramson, Josh 및 Adler, Jonas 및 Dunger, Jack 및 Evans, Richard 및 Green, Tim 및 Pritzel, Alexander 및 Ronneberger, Olaf 및 Willmore, Lindsay 및 Ballard, Andrew J. 및 Bambrick, Joshua 및 Bodenstein, Sebastian W. 및 Evans, David A. 및 Hung, Chia-Chun 및 O'Neill, Michael 및 Reiman, David와 Tunyasuvunakool, Kathryn과 Wu, Zachary와 Žemgulytė, Akvilė와 Arvaniti, Eirini와 Beattie, Charles와 Bertolli, Ottavia와 Bridgland, Alex와 Cherepanov, Alexey와 Congreve, Miles와 Cowen-Rivers, Alexander I.와 Cowie, Andrew와 Figurnov, Michael 및 Fuchs, Fabian B. 및 Gladman, Hannah 및 Jain, Rishub 및 Khan, Yousuf A. 및 Low, Caroline MR 및 Perlin, Kuba 및 Potapenko, Anna 및 Savy, Pascal 및 Singh, Sukhdeep 및 Stecula, Adrian 및 Thillaisundaram, Ashok 및 Tong, Catherine 및 Yakneen, Sergei 및 Zhong, Ellen D.와 Zielinski, Michal과 Žídek, Augustin과 Bapst, Victor와 Kohli, Pushmeet and Jaderberg, Max and Hassabis, Demis and Jumper, John M.}, 저널 = {Nature}, 제목 = {AlphaFold 3과의 생체분자 상호작용의 정확한 구조 예측}, 연도 = {2024}, 권 = {630}, 번호 = {8016}, 페이지 = {493–-500}, doi = {10.1038/s41586-024-07487-w}}

감사의 말

AlphaFold 3의 출시는 다음 사람들의 귀중한 공헌으로 가능해졌습니다.

앤드류 코위, 벨라 한센, 찰리 비티, 크리스 존스, 그레이스 마간드, 제이콥 켈리, 제임스 스펜서, 조쉬 에이브럼슨, 캐서린 투냐수부나쿨, 쿠바 펄린, 린제이 윌모어, 맥스 빌레스키, 몰리 벡, 올렉 코발레프스키, 세바스찬 보덴스타인, 수크딥 싱, 팀 그린 , Toby Sargeant, Uchechi Okereke, Yotam Doron 및 Augustin Žídek (엔지니어링 리드)

또한 Google과 Isomorphic Labs의 공동 작업자에게도 감사의 말씀을 전합니다.

AlphaFold 3은 다음과 같은 별도의 라이브러리와 패키지를 사용합니다.

abseil-cpp 및 abseil-py
첵스
도커
DSSP
HMMER 스위트룸
하이쿠
잭스
잭스-트리톤
잭타이핑
libcifpp
넘파이
pybind11 및 pybind11_abseil
RDKit
나무
트리톤
tqdm

모든 기여자와 유지관리자에게 감사드립니다!

연락하세요

이 개요에서 다루지 않은 질문이 있는 경우 [email protected]으로 AlphaFold 팀에 문의하세요.

우리는 귀하의 피드백을 듣고 AlphaFold 3가 귀하의 연구에 어떻게 유용했는지 이해하고 싶습니다. [email protected]으로 여러분의 이야기를 공유해 주세요.

라이선스 및 면책조항

이 제품은 공식적으로 지원되는 Google 제품이 아닙니다.

AlphaFold 3 소스 코드 및 모델 매개변수

AlphaFold 3 소스 코드는 Creative Commons Attribution-Non-Commercial ShareAlike International License, 버전 4.0(CC-BY-NC-SA 4.0)("라이센스")에 따라 라이센스가 부여됩니다. 라이센스를 준수하는 경우를 제외하고는 이 파일을 사용할 수 없습니다. https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/LICENSE에서 라이선스 사본을 얻을 수 있습니다.

AlphaFold 3 모델 매개변수는 AlphaFold 3 모델 매개변수 이용 약관("약관")에 따라 제공됩니다. 귀하는 약관을 준수하는 경우를 제외하고는 이를 사용할 수 없습니다. 귀하는 https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md에서 약관 사본을 얻을 수 있습니다.

해당 법률에서 요구하지 않는 한, AlphaFold 3 및 그 결과물은 명시적이든 묵시적이든 어떠한 종류의 보증이나 조건 없이 "있는 그대로" 배포됩니다. AlphaFold 3 사용의 적절성, 소스 코드나 출력의 사용 또는 배포에 대한 책임은 전적으로 귀하에게 있으며, 그러한 사용이나 배포, 관련 조건에 따른 귀하의 권리 및 의무 행사와 관련된 모든 위험을 감수합니다. 출력은 신뢰도 수준이 다양한 예측이므로 신중하게 해석해야 합니다. AlphaFold 3 자산에 의존하거나 게시하거나 다운로드하거나 기타 방식으로 사용하기 전에 신중을 기하십시오.

AlphaFold 3 및 그 출력은 이론적인 모델링에만 사용됩니다. 이는 임상용으로 의도, 검증 또는 승인되지 않았습니다. AlphaFold 3 또는 그 출력을 임상 목적으로 사용하거나 의학적 또는 기타 전문적 조언을 위해 의존해서는 안 됩니다. 해당 주제와 관련된 모든 콘텐츠는 정보 제공의 목적으로만 제공되며 자격을 갖춘 전문가의 조언을 대체할 수 없습니다. 약관에 따른 허가 및 제한 사항을 규율하는 특정 언어에 대해서는 관련 약관을 참조하세요.

타사 소프트웨어

위의 승인 섹션에 언급된 타사 소프트웨어, 라이브러리 또는 코드의 사용에는 별도의 이용 약관 또는 라이센스 조항이 적용될 수 있습니다. 제3자 소프트웨어, 라이브러리 또는 코드 사용에는 해당 조건이 적용되며, 사용하기 전에 해당 제한 사항이나 조건을 준수할 수 있는지 확인해야 합니다.

미러링 및 참조 데이터베이스

다음 데이터베이스는: (1) Google DeepMind에 의해 미러링되었습니다. (2) 부분적으로 테스트 목적으로 추론 코드 패키지에 포함되어 있으며 다음을 참조하여 사용할 수 있습니다.

BFD(수정), Steinegger M. 및 Söding J. 제작, Google DeepMind 수정, Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이센스에 따라 사용 가능. 자세한 내용은 AlphaFold 프로테옴 논문의 방법 섹션을 참조하세요.
UniProt: 2021_04(수정되지 않음), UniProt 컨소시엄 제작, Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이선스에 따라 사용 가능.
UniRef90: 2022_05(수정되지 않음), UniProt 컨소시엄 제작, Creative Commons Attribution 4.0 국제 라이선스에 따라 사용 가능.
NT: 2023_02_23 (수정됨) 자세한 내용은 AlphaFold 3 논문의 보충 정보를 참조하세요.

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