|
(注：このページは古いバージョンの情報になります。最新版はこちらをご覧下さい。) AlphaFold2 は DeepMind社が開発したタンパク質立体構造予測プログラムです。 利用方法$ module load AlphaFold/2.1.2 $ run_alphafold.sh # オンラインヘルプの表示 $ run_alphafold.sh -o outdir -f input.fa -t 2021-02-24実行コマンドは run_alphafold.sh です(これは AlphaFold2 の非Docker版実行スクリプトを当スパコンシステム向けに改修したものです)。 必須オプション
-o <output_dir> Path to a directory that will store the results.
-f <fasta_path> Paths to FASTA files, each containing a prediction target that
will be folded one after another. If a FASTA file contains multiple
sequences, then it will be folded as a multimer. Paths should be separated
by commas. All FASTA paths must have a unique basename as the basename is
used to name the output directories for each prediction.
(a comma separated list)
-t <max_template_date> Maximum template release date to consider
(ISO-8601 format - i.e. YYYY-MM-DD <= 2022-02-24).
Important if folding historical test sets.
その他のオプション
-n <openmm_threads> OpenMM threads (default: 8)
--db_preset=<full_dbs|reduced_dbs>
Choose preset MSA database configuration (default: full_dbs)
- full_dbs : full genetic database
- reduced_dbs : smaller genetic database config
--model_preset=<monomer|monomer_casp14|monomer_ptm|multimer>
Choose preset model configuration (default: monomer)
- monomer : the monomer model
- monomer_casp14 : the monomer model with extra ensembling
- monomer_ptm : monomer model with pTM head
- multimer : multimer model
(注１) run_alphafold.py のオプションも指定可能です。(注２) hhblitsの使用コア数は４，hmmsearch, jackhmmerの使用コア数は８で決め打ちですが、OpenMM の使用コア数は -n オプションで指定可能です(デフォルトは８)。 より進んだ利用方法AlphaFold2 の全オプションを指定可能な実行コマンド run_alphafold.py もあります。利用法はオンラインヘルプ $ run_alphafold.py $ run_alphafold.py --helpshort $ run_alphafold.py --helpfullをご覧下さい。 (参考１) run_alphafold.sh コマンドのジョブ $ run_alphafold.sh -o outdir -f input.fa -t 2022-02-24と同等の run_alphafold.py コマンドのジョブは以下の様になります。
PREFIX=/usr/appli/freeware/AlphaFold/2.1.2
export OPENMM_CPU_THREADS=8
run_alphafold.py \
--output_dir=outdir \
--fasta_paths=input.fa \
--max_template_date=2022-02-24 \
--db_preset=full_dbs \
--model_preset=monomer \
--data_dir=${PREFIX}/data \
--bfd_database_path=${PREFIX}/data/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--mgnify_database_path=${PREFIX}/data/mgnify/mgy_clusters.fa \
--template_mmcif_dir=${PREFIX}/data/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=${PREFIX}/data/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--uniclust30_database_path=${PREFIX}/data/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
--uniref90_database_path=${PREFIX}/data/uniref90/uniref90.fasta \
--pdb70_database_path=${PREFIX}/data/pdb70/pdb70 \
--hhblits_binary_path=/usr/bin/hhblits \
--hhsearch_binary_path=/usr/bin/hhsearch \
--jackhmmer_binary_path=/usr/bin/jackhmmer \
--kalign_binary_path=/usr/bin/kalign
(参考２) run_alphafold.sh コマンドのジョブ $ run_alphafold.sh -o outdir -f input.fa -t 2022-02-24 --model_preset=multimerと同等の run_alphafold.py コマンドのジョブは以下の様になります。
PREFIX=/usr/appli/freeware/AlphaFold/2.1.2
export OPENMM_CPU_THREADS=8
run_alphafold.py \
--output_dir=out \
--fasta_paths=input.fa \
--max_template_date=2022-02-24 \
--db_preset=full_dbs \
--model_preset=multimer \
--data_dir=${PREFIX}/data \
--bfd_database_path=${PREFIX}/data/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
--mgnify_database_path=${PREFIX}/data/mgnify/mgy_clusters.fa \
--template_mmcif_dir=${PREFIX}/data/pdb_mmcif/mmcif_files \
--obsolete_pdbs_path=${PREFIX}/data/pdb_mmcif/obsolete.dat \
--uniclust30_database_path=${PREFIX}/data/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
--uniref90_database_path=${PREFIX}/data/uniref90/uniref90.fasta \
--uniprot_database_path=${PREFIX}/data/uniprot/uniprot.fasta \
--pdb_seqres_database_path=${PREFIX}/data/pdb_seqres/pdb_seqres.txt \
--hhblits_binary_path=/usr/bin/hhblits \
--hhsearch_binary_path=/usr/bin/hhsearch \
--jackhmmer_binary_path=/usr/bin/jackhmmer \
--kalign_binary_path=/usr/bin/kalign
補足事項
ライセンスAlphaFoldのソースコードのライセンスは Apache License, Version 2.0 です。モデルパラメータのライセンスは Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) で商用利用も可能になりました。 関連ページ
|
