Predicción de proteínas AlphaFold2

Predice estructuras de proteínas con la IA ganadora del Premio Nobel — potenciada por aceleración GPU en Clore.ai

AlphaFold2, desarrollado por DeepMind, revolucionó la biología estructural al predecir estructuras 3D de proteínas con precisión atómica. Se ha aplicado a más de 200 millones de secuencias de proteínas y ganó el Premio Nobel de Química 2024. Ejecutar AlphaFold2 requiere una cantidad significativa de memoria y cómputo en GPU — Clore.ai ofrece acceso asequible a las GPUs de alto rendimiento necesarias.

GitHub: google-deepmind/alphafold — 13K+ ⭐

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Prerrequisitos

• Una cuenta en Clore.ai con saldo suficiente

• Familiaridad básica con la línea de comandos de Linux

• Tu(s) secuencia(s) de proteína objetivo en formato FASTA

• ~2.5TB de espacio en disco para las bases de datos genéticas completas (o usa bases de datos reducidas para pruebas)

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¿Por qué ejecutar AlphaFold2 en Clore.ai?

AlphaFold2 se beneficia enormemente de la aceleración por GPU:

Hardware	Tiempo de predicción (proteína típica ~400 aa)
Solo CPU	6–24+ horas
A100 80GB única	15–45 minutos
RTX 4090 única	20–60 minutos
RTX 3090 única	30–90 minutos

Clore.ai ofrece nodos A100, RTX 4090 y RTX 3090 a una fracción del costo de los proveedores en la nube, haciendo accesibles los estudios proteómicos a gran escala.

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Paso 1 — Elige tu alquiler de GPU en Clore.ai

GPUs recomendadas para AlphaFold2:

• A100 80GB — Mejor para proteínas grandes (>700 aa) y predicción de multimers

• RTX 4090 24GB — Excelente para monómeros estándar (<500 aa)

• RTX 3090 24GB — Rentable para proteínas más pequeñas

Para predicción de multimers, se recomienda encarecidamente 40GB+ de VRAM.

1. Inicia sesión en clore.ai y ve a Marketplace

2. Filtra por modelo de GPU (se recomiendan A100 o RTX 4090)

3. Asegúrate de que el servidor tenga al menos 100GB de espacio en disco (o 2.5TB para bases de datos completas)

4. Selecciona un servidor y haz clic en Alquilar

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Paso 2 — Configura tu despliegue

Al configurar tu orden de alquiler, usa la siguiente configuración:

Imagen Docker:

nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

AlphaFold2 requiere una configuración Docker personalizada. Lo instalaremos desde la fuente dentro del contenedor. Alternativamente, usa la imagen comunitaria catgumag/alphafold o merteroglu/alphafold2 que preempaqueta el entorno.

Puertos a exponer:

22

Variables de entorno:

NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility

Recursos mínimos:

• CPU: 8 núcleos

• RAM: 32GB (64GB recomendado para proteínas grandes)

• Disco: 100GB mínimo (2.5TB para bases de datos completas)

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Paso 3 — Conéctate vía SSH

Una vez que tu instancia esté en funcionamiento:

ssh root@<ip-del-servidor> -p <puerto-ssh>

Verifica que la GPU sea visible:

nvidia-smi

La salida esperada debería mostrar tu GPU (p. ej., A100 80GB SXM4).

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Paso 4 — Instala AlphaFold2

Opción A: Usando el script instalador oficial

# Actualizar paquetes del sistema
apt-get update && apt-get install -y \
    wget \
    git \
    python3-pip \
    python3-dev \
    aria2 \
    hmmer \
    kalign \
    hhsuite

# Instalar Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p /opt/conda
export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

# Clonar AlphaFold2
git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold.git /opt/alphafold
cd /opt/alphafold

# Crear entorno conda
conda env create -f environment.yml
conda activate alphafold

Opción B: Usando pip (configuración más rápida)

# Instalar dependencias del sistema
apt-get update && apt-get install -y \
    wget curl git aria2 hmmer kalign

# Instalar hhsuite
conda install -c bioconda hhsuite

# Clonar e instalar AlphaFold2
git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold.git /opt/alphafold
cd /opt/alphafold

pip install -r requirements.txt
pip install --upgrade "jax[cuda11_pip]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

# Instalar el propio AlphaFold
python3 setup.py install

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Paso 5 — Descargar bases de datos genéticas

La descarga de las bases de datos completas requiere ~2.5TB de espacio en disco y puede tardar 6–24 horas. Para pruebas iniciales, usa las bases de datos reducidas (ver la sección Bases de datos reducidas abajo).

Bases de datos completas (uso en producción)

cd /opt/alphafold

# Descargar todas las bases de datos usando el script proporcionado
bash scripts/download_all_data.sh /data/alphafold_databases

Esto descarga:

• BFD (~270GB) — Big Fantastic Database

• UniRef90 (~58GB) — UniProt Reference Clusters

• MGnify (~64GB) — Secuencias de metagenómica

• PDB70 (~56GB) — Estructuras representativas del Protein Data Bank

• PDB seqres (~0.2GB)

• UniClust30 (~86GB)

• Small BFD (~17GB) — Versión reducida

Bases de datos reducidas (pruebas/desarrollo)

Para pruebas con espacio en disco limitado:

# Descargar solo small_bfd y las bases de datos necesarias
bash scripts/download_small_bfd.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_pdb70.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_uniclust30.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_uniref90.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_mgnify.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_pdb_seqres.sh /data/alphafold_databases
bash scripts/download_uniprot.sh /data/alphafold_databases

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Paso 6 — Descargar los pesos del modelo de AlphaFold

# Crear directorio para los parámetros del modelo
mkdir -p /data/alphafold_databases/params

# Descargar parámetros del modelo (~3.5GB)
wget -q -P /data/alphafold_databases/params \
    https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold_params_2022-12-06.tar

# Extraer
tar -xf /data/alphafold_databases/params/alphafold_params_2022-12-06.tar \
    -C /data/alphafold_databases/params

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Paso 7 — Prepara tu secuencia de entrada

Crea un archivo FASTA con la secuencia de proteína objetivo:

cat > /tmp/target_protein.fasta << 'EOF'
>my_protein
MKTLLLTLVVVTIVCLDLGAVGNGSGLKCRQTGSCVHFPKDLQALPKDDTASDLNRSLDAEAFKAFQRLAENFNATEYRDIQNFNNKIQHSLEELAKKLDEKLAKLKEKLKQLEN
EOF

Consejos de formato FASTA:

• La línea de encabezado comienza con >

• La secuencia debe contener sólo letras de aminoácidos estándar (ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY)

• Elimina cualquier hueco o carácter no estándar

• Para predicción de multimers, incluye todas las cadenas con encabezados separados

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Paso 8 — Ejecuta AlphaFold2

Predicción de monómero (cadena única)

cd /opt/alphafold

python3 run_alphafold.py \
    --fasta_paths=/tmp/target_protein.fasta \
    --max_template_date=2022-01-01 \
    --model_preset=monomer \
    --db_preset=full_dbs \
    --data_dir=/data/alphafold_databases \
    --output_dir=/tmp/alphafold_output \
    --uniref90_database_path=/data/alphafold_databases/uniref90/uniref90.fasta \
    --mgnify_database_path=/data/alphafold_databases/mgnify/mgy_clusters_2022_05.fa \
    --template_mmcif_dir=/data/alphafold_databases/pdb_mmcif/mmcif_files \
    --obsolete_pdbs_path=/data/alphafold_databases/pdb_mmcif/obsolete.dat \
    --pdb70_database_path=/data/alphafold_databases/pdb70/pdb70 \
    --bfd_database_path=/data/alphafold_databases/bfd/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt \
    --uniclust30_database_path=/data/alphafold_databases/uniclust30/uniclust30_2018_08/uniclust30_2018_08 \
    --use_gpu_relax=True

Predicción de multímero (complejo proteico)

python3 run_alphafold.py \
    --fasta_paths=/tmp/complex.fasta \
    --max_template_date=2022-01-01 \
    --model_preset=multimer \
    --db_preset=full_dbs \
    --data_dir=/data/alphafold_databases \
    --output_dir=/tmp/alphafold_output \
    --uniref90_database_path=/data/alphafold_databases/uniref90/uniref90.fasta \
    --mgnify_database_path=/data/alphafold_databases/mgnify/mgy_clusters_2022_05.fa \
    --template_mmcif_dir=/data/alphafold_databases/pdb_mmcif/mmcif_files \
    --obsolete_pdbs_path=/data/alphafold_databases/pdb_mmcif/obsolete.dat \
    --uniprot_database_path=/data/alphafold_databases/uniprot/uniprot.fasta \
    --pdb_seqres_database_path=/data/alphafold_databases/pdb_seqres/pdb_seqres.txt \
    --use_gpu_relax=True

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Paso 9 — Comprender los archivos de salida

AlphaFold2 produce varios archivos de salida por predicción:

/tmp/alphafold_output/my_protein/
├── ranked_0.pdb          # Mejor estructura predicha
├── ranked_1.pdb          # Segunda mejor predicción
├── ranked_2.pdb
├── ranked_3.pdb
├── ranked_4.pdb
├── result_model_1.pkl    # Datos completos de la predicción (pickle)
├── result_model_2.pkl
├── ...
├── msas/                 # Alineamientos múltiples de secuencias
│   ├── bfd_uniclust_hits.a3m
│   ├── mgnify_hits.sto
│   └── uniref90_hits.sto
└── timings.json          # Desglose del tiempo de ejecución

Interpretación de resultados:

• ranked_0.pdb es tu mejor estructura — ábrela en PyMOL, ChimeraX o UCSF Chimera

• pLDDT score (0–100): confianza por residuo. >90 = muy alta, 70–90 = buena, 50–70 = baja, <50 = desordenada

• PAE (Predicted Aligned Error) los gráficos muestran la confianza inter-dominio

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Paso 10 — Visualiza los resultados

Descarga archivos PDB a tu máquina local

# Desde tu máquina local:
scp -P <ssh-port> root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/my_protein/ranked_0.pdb ./

# O usa rsync para el directorio completo de salida:
rsync -avz -e "ssh -p <ssh-port>" \
    root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/ \
    ./alphafold_results/

Visualizar en PyMOL (localmente)

# En PyMOL:
load ranked_0.pdb
spectrum b, blue_white_red, minimum=0, maximum=100
# Colorear por puntuación pLDDT (almacenada en la columna B-factor)

Análisis rápido de pLDDT

import numpy as np

# Parsear B-factor (pLDDT) del PDB
plddt_scores = []
with open('ranked_0.pdb', 'r') as f:
    for line in f:
        if line.startswith('ATOM'):
            plddt = float(line[60:66].strip())
            plddt_scores.append(plddt)

print(f"Mean pLDDT: {np.mean(plddt_scores):.1f}")
print(f"Residues >90 pLDDT: {sum(s > 90 for s in plddt_scores)}/{len(plddt_scores)}")

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Usando ColabFold (alternativa más rápida)

ColabFold es una implementación más rápida de AlphaFold2 que usa MMseqs2 para la generación de MSA:

pip install colabfold[alphafold]

# Ejecutar predicción (paso MSA mucho más rápido)
colabfold_batch /tmp/target_protein.fasta /tmp/colabfold_output \
    --num-recycle 3 \
    --use-gpu-relax

ColabFold suele ser 10–40x más rápido que la canalización original de AlphaFold2 debido al servidor MSA de MMseqs2. Ideal para flujos de trabajo de investigación iterativos.

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Solución de problemas

CUDA Fuera de memoria

# Reduce la complejidad del modelo o usa memoria unificada
export XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR=platform
export XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.85

# O ejecutar con reciclado reducido
--num_multimer_predictions_per_model 1

Errores de HHblits / Jackhmmer

# Asegúrate de que hhsuite esté correctamente instalado
which hhblits
hhblits --version

# Reinstalar si es necesario
conda install -c bioconda hhsuite -y

Fallas en la descarga de bases de datos

# Reanuda descargas interrumpidas con aria2
aria2c -c -x 16 -s 16 <database-url> -d /data/alphafold_databases/

Problemas de compatibilidad JAX/CUDA

# Comprueba que JAX pueda ver la GPU
python3 -c "import jax; print(jax.devices())"

# Reinstalar JAX con la versión de CUDA correcta
pip install --upgrade "jax[cuda11_pip]" \
    -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

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Consejos de rendimiento

Optimiza tus ejecuciones de AlphaFold2:

1. Usa ColabFold para una generación de MSA más rápida (aceleración de 10–40x)

2. Configurar --num-recycle 1 para cribado rápido, usa 3 para predicciones finales

3. Usa --db_preset=reduced_dbs para trabajo exploratorio

4. Procesa varias secuencias por lotes en un solo archivo FASTA para ejecuciones de canalización más eficientes

5. Habilita la relajación por GPU (--use_gpu_relax=True) — mucho más rápida que la relajación por CPU

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Estimación de costos en Clore.ai

Escenario	GPU	Tiempo estimado	Costo estimado
Proteína única (~300aa)	RTX 3090	1–2h	~$0.30–0.60
Proteína única (~500aa)	RTX 4090	45–90min	~$0.40–0.80
Complejo multímero	A100 80GB	2–4h	~$1.50–3.00
Cribado de proteoma (100 proteínas)	A100 80GB	8–12h	~$6–10

Los costos son aproximados y dependen del precio actual del mercado.

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Recursos adicionales

• AlphaFold2 GitHub

• Base de datos AlphaFold — Estructuras precomputadas para 200M+ de proteínas

• ColabFold GitHub

• Blog de DeepMind sobre AlphaFold

• OpenFold — Reimplementación entrenable en PyTorch

• ESMFold — Alternativa más rápida de Meta

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Esta guía cubre el despliegue de AlphaFold2 en alquileres de GPU de Clore.ai. Para el más reciente AlphaFold3, consulta la guía separada de AlphaFold3.

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Recomendaciones de GPU en Clore.ai

Caso de uso	GPU recomendada	Coste estimado en Clore.ai
Desarrollo/Pruebas	RTX 3090 (24GB)	~$0.12/gpu/hr
Proteínas estándar	RTX 4090 (24GB)	~$0.70/gpu/hr
Moléculas grandes / Multímeros	A100 80GB	~$1.20/gpu/hr

💡 Todos los ejemplos en esta guía pueden desplegarse en Clore.ai servidores GPU. Navega las GPUs disponibles y alquila por hora — sin compromisos, acceso root completo.