该包提供了 AlphaFold 3 推理管道的实现。有关如何访问模型参数的信息,请参阅下文。您只能使用直接从 Google 收到的 AlphaFold 3 模型参数。使用须遵守这些使用条款。
任何公开使用此源代码、模型参数或由此产生的输出的发现的出版物都应引用 AlphaFold 3 论文的生物分子相互作用的准确结构预测。
另请参阅补充信息以获取该方法的详细说明。
AlphaFold 3 也可在 alphafoldserver.com 上用于非商业用途,但具有更有限的配体和共价修饰。
如果您有任何疑问,请通过 [email protected] 联系 AlphaFold 团队。
该存储库包含 AlphaFold 3 推理所需的所有代码。要请求访问 AlphaFold 3 模型参数,请填写此表格。 Google DeepMind 将自行决定是否授予访问权限。我们的目标是在 2-3 个工作日内回复请求。您只能使用直接从 Google 收到的 AlphaFold 3 模型参数。使用须遵守这些使用条款。
请参阅安装文档。
安装 AlphaFold 3 后,您可以使用以下名为alphafold_input.json
的输入 JSON 文件来测试您的设置:
{
"name" : " 2PV7 " ,
"sequences" : [
{
"protein" : {
"id" : [ " A " , " B " ],
"sequence" : " GMRESYANENQFGFKTINSDIHKIVIVGGYGKLGGLFARYLRASGYPISILDREDWAVAESILANADVVIVSVPINLTLETIERLKPYLTENMLLADLTSVKREPLAKMLEVHTGAVLGLHPMFGADIASMAKQVVVRCDGRFPERYEWLLEQIQIWGAKIYQTNATEHDHNMTYIQALRHFSTFANGLHLSKQPINLANLLALSSPIYRLELAMIGRLFAQDAELYADIIMDKSENLAVIETLKQTYDEALTFFENNDRQGFIDAFHKVRDWFGDYSEQFLKESRQLLQQANDLKQG "
}
}
],
"modelSeeds" : [ 1 ],
"dialect" : " alphafold3 " ,
"version" : 1
}
然后,您可以使用以下命令运行 AlphaFold 3:
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
您可以将各种标志传递给run_alphafold.py
命令,以列出所有运行python run_alphafold.py --help
标志。控制 AlphaFold 3 将运行哪些部分的两个基本标志是:
--run_data_pipeline
(默认为true
): 是否运行数据管道,即遗传和模板搜索。这部分仅需要 CPU,非常耗时,并且可以在没有 GPU 的机器上运行。--run_inference
(默认为true
):是否运行推理。这部分需要GPU。 请参阅输入文档。
请参阅输出文档。
请参阅性能文档。
已知问题记录在已知问题文档中。
如果问题尚未在已知问题或问题跟踪器中列出,请创建一个问题。
任何披露使用此源代码、模型参数或由此产生的输出的结果的出版物都应引用:
@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 的发布得益于以下人员的宝贵贡献:
安德鲁·考伊 / 贝拉·汉森 / 查理·贝蒂 / 克里斯·琼斯 / 格蕾丝·玛甘德 / 雅各布·凯利 / 詹姆斯·斯宾塞 / 乔什·艾布拉姆森 / 凯瑟琳·图亚苏瓦纳库尔 / 库巴·佩林 / 林赛·威尔莫尔 / 马克斯·比莱斯奇 / 莫莉·贝克 / 奥列格·科瓦列夫斯基 / 塞巴斯蒂安·博登斯坦 / 苏赫迪普·辛格 / 蒂姆·格林、托比·萨金特、乌切奇·奥克雷克、约塔姆·多伦和奥古斯丁Žídek(工程主管)。
我们还向 Google 和 Isomorphic Labs 的合作者表示感谢。
AlphaFold 3 使用以下单独的库和包:
我们感谢所有贡献者和维护者!
如果您有本概述中未涵盖的任何问题,请通过 [email protected] 联系 AlphaFold 团队。
我们很乐意听到您的反馈并了解 AlphaFold 3 如何在您的研究中发挥作用。请通过 [email protected] 与我们分享您的故事。
这不是 Google 官方支持的产品。
版权所有 2024 DeepMind 技术有限公司。
AlphaFold 3 源代码根据知识共享署名-非商业性相同方式共享国际许可证,版本 4.0 (CC-BY-NC-SA 4.0)(“许可证”)获得许可;除非遵守许可证,否则您不得使用此文件。您可以从 https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/LICENSE 获取许可证副本。
AlphaFold 3 模型参数根据 AlphaFold 3 模型参数使用条款(“条款”)提供;除非遵守条款,否则您不得使用这些内容。您可以在 https://github.com/google-deepmind/alphafold3/blob/main/WEIGHTS_TERMS_OF_USE.md 获取条款的副本。
除非适用法律要求,否则 AlphaFold 3 及其输出均按“原样”分发,不带任何明示或暗示的保证或条件。您全权负责确定使用 AlphaFold 3 或使用或分发其源代码或输出的适当性,并承担与此类使用或分发以及您根据相关条款行使权利和义务相关的任何及所有风险。输出是具有不同置信度的预测,应仔细解释。在依赖、发布、下载或以其他方式使用 AlphaFold 3 资产之前请谨慎行事。
AlphaFold 3 及其输出仅用于理论建模。它们并非旨在、验证或批准用于临床用途。您不应将 AlphaFold 3 或其输出用于临床目的,也不应依赖它们来获取医疗或其他专业建议。有关这些主题的任何内容仅供参考,不能替代合格专业人士的建议。请参阅条款下管理权限和限制的特定语言的相关条款。
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以下数据库已:(1)由 Google DeepMind 镜像; (2) 部分包含在推理代码包中用于测试目的,可参考以下内容: