前言AlphaFold2，是DeepMind公司的一个人工智能程序。2020年11月30日，该人工智能程序在蛋白质结构预测大赛CASP14中，对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，达到了人类利用冷冻电子显微镜等复杂仪器观察预测的水平，这是蛋白质结构预测史无前例的巨大进步。这一重大成果虽然没有引起媒体和广大民众的关注，但生物领域的科学家反应强烈。目前，AlphaFold2的源代码已经在GitHub上公开，而且现在科学家正在利用AlphaFold2对已有的蛋白数据库进行高通量的预测，建立了一些模式生物物种所有蛋白的AlphaFold2预测结构数据库（https://alphafol
就在今天，DeepMind公布了AlphaFold最新进展——「AlphaFold-latest」。根据DeepMind最新发布的技术报告，新一代的AlphaFold不仅仅能够以更高的准确性处理和预测蛋白质的结构。，时长01:32它还能将相似的能力推广到核酸、任意小分子配体等其他的生物分子结构上。虽然新的AlphaFold还没有完全开发完成，但是因为性能实在太好了，DeepMind忍不住要提前透露给大家看看。报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/a-glimpse-of-the-next-gen
由于xx原因，需要用Alphafold2的conda版本的本地版本。所以花了两三天终于把alphafold2的conda本地版本给安装上了，主要是下载数据比较麻烦和费时间，总是有数据下载不全又要重新下载，docker版本的话有些配置实在难搞，折腾了一两个小时之后果断放弃使用conda版本。不过无论是哪个版本，都要先把数据下好，所以可以先把数据启动下载，然后在下载过程之中再去折腾alphfold的软件本体。虽然alphafold官方提供了一个能够全部下载的脚本，但是那个脚本太坑，下载完两个（bfd和params）就会断掉。所以还是要读一下下载脚本的内容，然后学着一个个下载。最麻烦的就是两个数据：
蛋白质是生命的主力军，了解它们的序列和结构，是设计新酶、开发救命药物等生物学和医学挑战的关键。DeepMind的AlphaFold2，能够以前所未有的准确性预测蛋白质结构。然而，由于缺乏开放的训练数据，这一领域的进展被严重阻碍。但来自哈佛大学、哈佛医学院、哥伦比亚大学、纽约大学和FlatironInstitute的研究者，引入了一个开源数据库。这个名为OpenProteinSet的开源数据库，可以通过大规模提供蛋白质比对数据，来大大改善这种状况。它提供的数据集，和用于训练AlphaFold2的数据集质量相同。因为AlphaFold2，MSA的实用性爆炸性增长蛋白质的功能，就编码在氨基酸序列中。
就在今天，Meta解散了用AI预测近6亿蛋白质折叠的团队，以专注商业AI。图片我们都知道，DeepMind接连发布的蛋白质预测模型AlphaFold、AlphaFold2，是学术界海啸级的存在，足以改变人类。当时，Meta同样看准了开放性基础科研对人类的意义。2022年7月，被解散的团队成员，曾联手发布了继AlphaFold2之后规模最大的蛋白质预测模型ESMFold。足足有150亿参数，能够将折叠速度提升60倍。图片然而，Meta此举，表明正在放弃纯粹的科研项目，转而开发赚钱的人工智能产品。12人团队全解散知情人士透露，Meta解散ESMFold的团队有12人。而解散的时间，据称也是今年春天
文章目录介绍环境安装CMAKE安装hmmer安装HHsuite安装Kalign安装OpenMM安装PDBfixer安装Python依赖包安装AlphaFold安装AlphaFold报错处理后续介绍AlphaFlod2作为最近在生物领域非常的火的AI，给生物医药领域带来了划时代的影响，许多研究者都开始尝试使用AlphaFold2介入各自的工作。但是由于AlphaFold2涉及到了很多模块和细节，在我安装过很多次之后(踩过很多坑之后)，希望通过这篇文章让大家能够无痛的安装和使用AlphaFold2。环境Linux(Ubuntu)cmake=3.23python=3.9/3.10安装CMAKE安装C
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