Prédiction de protéines AlphaFold2

Prédisez des structures protéiques avec l'IA lauréate du prix Nobel — propulsée par l'accélération GPU sur Clore.ai

AlphaFold2, développé par DeepMind, a révolutionné la biologie structurale en prédisant des structures 3D de protéines avec une précision atomique. Il a été appliqué à plus de 200 millions de séquences protéiques et a reçu le prix Nobel de chimie 2024. Exécuter AlphaFold2 nécessite une mémoire GPU et une puissance de calcul importantes — Clore.ai fournit un accès abordable aux GPU haut de gamme requis.

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

---

Prérequis

• Un compte Clore.ai avec un solde suffisant

• Connaissances de base de la ligne de commande Linux

• Votre(s) séquence(s) protéique(s) cible(s) au format FASTA

• ~2,5 To d'espace disque pour les bases de données génétiques complètes (ou utilisez des bases réduites pour les tests)

---

Pourquoi exécuter AlphaFold2 sur Clore.ai ?

AlphaFold2 bénéficie énormément de l'accélération GPU :

Matériel	Temps de prédiction (protéine typique ~400 aa)
CPU uniquement	6–24+ heures
A100 80GB unique	15–45 minutes
RTX 4090 unique	20–60 minutes
RTX 3090 unique	30–90 minutes

Clore.ai propose des nœuds A100, RTX 4090 et RTX 3090 à une fraction du coût des fournisseurs cloud, rendant les études protéomiques à grande échelle accessibles.

---

Étape 1 — Choisissez votre location GPU sur Clore.ai

GPUs recommandés pour AlphaFold2 :

• A100 80GB — Idéal pour les grosses protéines (>700 aa) et la prédiction de multimères

• RTX 4090 24GB — Parfait pour les monomères standard (<500 aa)

• RTX 3090 24GB — Économique pour les protéines plus petites

Pour la prédiction de multimères, 40 Go ou plus de VRAM sont fortement recommandés.

1. Connectez-vous à clore.ai et allez à Place de marché

2. Filtrez par modèle de GPU (A100 ou RTX 4090 recommandés)

3. Assurez-vous que le serveur dispose de au moins 100 Go d'espace disque (ou 2,5 To pour les bases de données complètes)

4. Sélectionnez un serveur et cliquez sur Louez

---

Étape 2 — Configurez votre déploiement

Lors de la configuration de votre commande de location, utilisez la configuration suivante :

Image Docker :

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

AlphaFold2 nécessite une configuration Docker personnalisée. Nous l'installerons depuis les sources à l'intérieur du conteneur. Alternativement, utilisez l'image communautaire catgumag/alphafold ou merteroglu/alphafold2 qui préemballe l'environnement.

Ports à exposer :

22

Variables d’environnement :

NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility

Ressources minimales :

• CPU : 8 cœurs

• RAM : 32 Go (64 Go recommandés pour les grosses protéines)

• Disque : 100 Go minimum (2,5 To pour les bases complètes)

---

Étape 3 — Connectez-vous via SSH

Une fois votre instance en cours d'exécution :

ssh root@<server-ip> -p <ssh-port>

Vérifiez que le GPU est visible :

nvidia-smi

La sortie attendue doit montrer votre GPU (par ex. A100 80GB SXM4).

---

Étape 4 — Installez AlphaFold2

Option A : Utilisation du script d'installation officiel

# Mettre à jour les paquets système
apt-get update && apt-get install -y \
    wget \
    git \
    python3-pip \
    python3-dev \
    aria2 \
    hmmer \
    kalign \
    hhsuite

# Installer 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"

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

# Créer l'environnement conda
conda env create -f environment.yml
conda activate alphafold

Option B : Utilisation de pip (installation plus rapide)

# Installer les dépendances système
apt-get update && apt-get install -y \
    wget curl git aria2 hmmer kalign

# Installer hhsuite
conda install -c bioconda hhsuite

# Cloner et installer 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

# Installer AlphaFold lui-même
python3 setup.py install

---

Étape 5 — Télécharger les bases de données génétiques

Le téléchargement des bases complètes nécessite ~2,5 To d'espace disque et peut prendre 6–24 heures. Pour des tests initiaux, utilisez les bases réduites (voir la section Bases réduites ci-dessous).

Bases complètes (usage en production)

cd /opt/alphafold

# Télécharger toutes les bases de données en utilisant le script fourni
bash scripts/download_all_data.sh /data/alphafold_databases

Cela télécharge :

• BFD (~270 Go) — Big Fantastic Database

• UniRef90 (~58 Go) — UniProt Reference Clusters

• MGnify (~64 Go) — Séquences métagénomiques

• PDB70 (~56 Go) — Structures représentatives de la Protein Data Bank

• PDB seqres (~0,2 Go)

• UniClust30 (~86 Go)

• Small BFD (~17 Go) — Version réduite

Bases réduites (test/développement)

Pour les tests avec un espace disque limité :

# Télécharger seulement small_bfd et les bases nécessaires
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

---

Étape 6 — Télécharger les poids des modèles AlphaFold

# Créer le répertoire pour les paramètres du modèle
mkdir -p /data/alphafold_databases/params

# Télécharger les paramètres du modèle (~3,5 Go)
wget -q -P /data/alphafold_databases/params \
    https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold_params_2022-12-06.tar

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

---

Étape 7 — Préparez votre séquence d'entrée

Créez un fichier FASTA avec votre séquence protéique cible :

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

Conseils pour le format FASTA :

• La ligne d'en-tête commence par >

• La séquence doit contenir uniquement les lettres standard des acides aminés (ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY)

• Retirez tout gap ou caractère non standard

• Pour la prédiction de multimères, incluez toutes les chaînes avec des en-têtes séparés

---

Étape 8 — Exécutez AlphaFold2

Prédiction de monomère (chaîne unique)

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

Prédiction de multimère (complexe protéique)

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

---

Étape 9 — Comprendre les fichiers de sortie

AlphaFold2 produit plusieurs fichiers de sortie par prédiction :

/tmp/alphafold_output/my_protein/
├── ranked_0.pdb          # Meilleure structure prédite
├── ranked_1.pdb          # Deuxième meilleure prédiction
├── ranked_2.pdb
├── ranked_3.pdb
├── ranked_4.pdb
├── result_model_1.pkl    # Données complètes de la prédiction (pickle)
├── result_model_2.pkl
├── ...
├── msas/                 # Alignements de séquences multiples
│   ├── bfd_uniclust_hits.a3m
│   ├── mgnify_hits.sto
│   └── uniref90_hits.sto
└── timings.json          # Répartition du temps d'exécution

Interprétation des résultats :

• ranked_0.pdb est votre meilleure structure — ouvrez-la dans PyMOL, ChimeraX ou UCSF Chimera

• score pLDDT (0–100) : confiance par résidu. >90 = très élevée, 70–90 = bonne, 50–70 = faible, <50 = désordonné

• PAE (Predicted Aligned Error) les graphiques montrent la confiance inter-domaines

---

Étape 10 — Visualiser les résultats

Télécharger les fichiers PDB sur votre machine locale

# Depuis votre machine locale :
scp -P <ssh-port> root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/my_protein/ranked_0.pdb ./

# Ou utilisez rsync pour le répertoire complet de sortie :
rsync -avz -e "ssh -p <ssh-port>" \
    root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/ \
    ./alphafold_results/

Visualiser dans PyMOL (localement)

# Dans PyMOL :
load ranked_0.pdb
spectrum b, blue_white_red, minimum=0, maximum=100
# Colorer par score pLDDT (stocké dans la colonne B-factor)

Analyse rapide du pLDDT

import numpy as np

# Analyser le B-factor (pLDDT) depuis le 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)}")

---

Utilisation de ColabFold (alternative plus rapide)

ColabFold est une implémentation plus rapide d'AlphaFold2 utilisant MMseqs2 pour la génération des MSA :

pip install colabfold[alphafold]

# Exécuter la prédiction (étape MSA beaucoup plus rapide)
colabfold_batch /tmp/target_protein.fasta /tmp/colabfold_output \
    --num-recycle 3 \
    --use-gpu-relax

ColabFold est généralement 10–40x plus rapide que le pipeline AlphaFold2 original grâce au serveur MSA MMseqs2. Idéal pour des flux de travail de recherche itératifs.

---

Dépannage

CUDA : mémoire insuffisante

# Réduire la complexité du modèle ou utiliser la mémoire unifiée
export XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR=platform
export XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.85

# Ou exécuter avec un recyclage réduit
--num_multimer_predictions_per_model 1

Erreurs HHblits / Jackhmmer

# Assurez-vous que hhsuite est correctement installé
which hhblits
hhblits --version

# Réinstaller si nécessaire
conda install -c bioconda hhsuite -y

Échecs de téléchargement de bases de données

# Reprendre les téléchargements interrompus avec aria2
aria2c -c -x 16 -s 16 <database-url> -d /data/alphafold_databases/

Problèmes de compatibilité JAX/CUDA

# Vérifier que JAX voit le GPU
python3 -c "import jax; print(jax.devices())"

# Réinstaller JAX avec la bonne version de CUDA
pip install --upgrade "jax[cuda11_pip]" \
    -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

---

Conseils de performance

Optimisez vos exécutions AlphaFold2 :

1. Utilisez ColabFold pour une génération de MSA plus rapide (accélération 10–40x)

2. Définir --num-recycle 1 pour un criblage rapide, utilisez 3 pour les prédictions finales

3. Utilisez --db_preset=reduced_dbs pour le travail exploratoire

4. Traitez plusieurs séquences en lot dans un seul fichier FASTA pour des exécutions de pipeline efficaces

5. Activez la relaxation GPU (--use_gpu_relax=True) — beaucoup plus rapide que la relaxation CPU

---

Estimation des coûts sur Clore.ai

Scénario	GPU	Temps estimé	Coût estimé
Protéine unique (~300 aa)	RTX 3090	1–2h	~0,30–0,60 $
Protéine unique (~500 aa)	RTX 4090	45–90 min	~0,40–0,80 $
Complexe multimère	A100 80GB	2–4h	~1,50–3,00 $
Criblage de protéome (100 protéines)	A100 80GB	8–12h	~6–10 $

Les coûts sont approximatifs et dépendent des prix actuels du marché.

---

Ressources supplémentaires

• AlphaFold2 GitHub

• Base de données AlphaFold — Structures pré-calculées pour plus de 200M de protéines

• ColabFold GitHub

• Blog AlphaFold de DeepMind

• OpenFold — Réimplémentation entraînable en PyTorch

• ESMFold — Alternative plus rapide de Meta

---

Ce guide couvre le déploiement d'AlphaFold2 sur les locations GPU Clore.ai. Pour le dernier AlphaFold3, consultez le guide AlphaFold3 séparé.

---

Recommandations GPU Clore.ai

Cas d’utilisation	GPU recommandé	Coût estimé sur Clore.ai
Développement/Test	RTX 3090 (24GB)	~$0.12/gpu/hr
Protéines standard	RTX 4090 (24GB)	~$0.70/gpu/hr
Grosses molécules / multimères	A100 80GB	~$1.20/gpu/hr

💡 Tous les exemples de ce guide peuvent être déployés sur Clore.ai serveurs GPU. Parcourez les GPU disponibles et louez à l’heure — sans engagement, avec accès root complet.