AlphaFold2 प्रोटीन पूर्वानुमान

Clore.ai पर GPU एक्सेलेरेशन से संचालित, नोबेल पुरस्कार-विजेता AI के साथ प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करें

DeepMind द्वारा विकसित AlphaFold2 ने परमाण्विक सटीकता के साथ प्रोटीन की 3D संरचनाओं की भविष्यवाणी करके संरचनात्मक जीवविज्ञान में क्रांति ला दी। इसे 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन अनुक्रमों पर लागू किया गया है और इसने 2024 का रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार जीता। AlphaFold2 चलाने के लिए पर्याप्त GPU मेमोरी और कंप्यूट की आवश्यकता होती है — Clore.ai आवश्यक उच्च-स्तरीय GPUs तक किफायती पहुंच प्रदान करता है।

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

पूर्वापेक्षाएँ

पर्याप्त बैलेंस वाला एक Clore.ai खाता
Linux कमांड लाइन की बुनियादी जानकारी
FASTA प्रारूप में आपका लक्षित प्रोटीन अनुक्रम/अनुक्रमों
पूर्ण आनुवंशिक डेटाबेस के लिए लगभग 2.5TB डिस्क स्थान (या परीक्षण के लिए कम किए गए डेटाबेस का उपयोग करें)

Clore.ai पर AlphaFold2 क्यों चलाएँ?

AlphaFold2 को GPU एक्सेलेरेशन से बहुत लाभ मिलता है:

हार्डवेयर

भविष्यवाणी समय (सामान्य ~400aa प्रोटीन)

केवल CPU

6–24+ घंटे

एकल A100 80GB

15–45 मिनट

एकल RTX 4090

20–60 मिनट

एकल RTX 3090

30–90 मिनट

Clore.ai क्लाउड प्रदाताओं की लागत के एक अंश पर A100, RTX 4090, और RTX 3090 नोड्स प्रदान करता है, जिससे बड़े पैमाने के प्रोटीओमिक्स अध्ययन सुलभ हो जाते हैं।

चरण 1 — Clore.ai पर अपना GPU रेंटल चुनें

AlphaFold2 के लिए अनुशंसित GPUs:

A100 80GB — बड़े प्रोटीन (>700 aa) और मल्टीमर भविष्यवाणी के लिए सर्वोत्तम
RTX 4090 24GB — मानक मोनोमर (<500 aa) के लिए बेहतरीन
RTX 3090 24GB — छोटे प्रोटीनों के लिए किफायती

मल्टीमर भविष्यवाणी के लिए 40GB+ VRAM की दृढ़ता से अनुशंसा की जाती है।

में लॉग इन करें clore.ai और जाएँ मार्केटप्लेस
GPU मॉडल के अनुसार फ़िल्टर करें (A100 या RTX 4090 अनुशंसित)
सुनिश्चित करें कि सर्वर में कम से कम 100GB डिस्क स्थान हो (या पूर्ण डेटाबेस के लिए 2.5TB)
एक सर्वर चुनें और क्लिक करें किराए पर लें

चरण 2 — अपना परिनियोजन कॉन्फ़िगर करें

अपना रेंटल ऑर्डर सेट करते समय, निम्न कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करें:

Docker इमेज:

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

AlphaFold2 को एक कस्टम Docker सेटअप की आवश्यकता होती है। हम इसे कंटेनर के अंदर सोर्स से इंस्टॉल करेंगे। वैकल्पिक रूप से, समुदाय इमेज का उपयोग करें catgumag/alphafold या merteroglu/alphafold2 जो वातावरण को पहले से पैकेज करती है।

एक्सपोज़ करने के लिए पोर्ट्स:

Environment Variables:

NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility

न्यूनतम संसाधन:

CPU: 8 कोर
RAM: 32GB (बड़े प्रोटीनों के लिए 64GB अनुशंसित)
डिस्क: न्यूनतम 100GB (पूर्ण डेटाबेस के लिए 2.5TB)

चरण 3 — SSH के माध्यम से कनेक्ट करें

जब आपका इंस्टेंस चल रहा हो:

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

जाँचें कि GPU दिखाई दे रहा है:

nvidia-smi

अपेक्षित आउटपुट में आपका GPU दिखना चाहिए (जैसे, A100 80GB SXM4)।

चरण 4 — AlphaFold2 इंस्टॉल करें

विकल्प A: आधिकारिक इंस्टॉलर स्क्रिप्ट का उपयोग करके

# सिस्टम पैकेज अपडेट करें
apt-get update && apt-get install -y \
    wget \\
    git \\
    python3-pip \\
    python3-dev \
    aria2 \
    hmmer \
    kalign \
    hhsuite

# Miniconda इंस्टॉल करें
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"

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

# conda वातावरण बनाएँ
conda env create -f environment.yml
conda activate alphafold

विकल्प B: pip का उपयोग करके (तेज़ सेटअप)

# सिस्टम निर्भरताएँ इंस्टॉल करें
apt-get update && apt-get install -y \
    wget curl git aria2 hmmer kalign

# hhsuite इंस्टॉल करें
conda install -c bioconda hhsuite

# AlphaFold2 क्लोन और इंस्टॉल करें
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

# स्वयं AlphaFold इंस्टॉल करें
python3 setup.py install

चरण 5 — आनुवंशिक डेटाबेस डाउनलोड करें

पूर्ण डेटाबेस डाउनलोड के लिए लगभग 2.5TB डिस्क स्थान चाहिए और इसमें 6–24 घंटे लग सकते हैं। प्रारंभिक परीक्षण के लिए, कम किए गए डेटाबेस का उपयोग करें (नीचे Reduced DB अनुभाग देखें)।

पूर्ण डेटाबेस (उत्पादन उपयोग)

cd /opt/alphafold

# दिए गए स्क्रिप्ट का उपयोग करके सभी डेटाबेस डाउनलोड करें
bash scripts/download_all_data.sh /data/alphafold_databases

यह डाउनलोड करता है:

BFD (~270GB) — Big Fantastic Database
UniRef90 (~58GB) — UniProt Reference Clusters
MGnify (~64GB) — मेटाजीनोमिक्स अनुक्रम
PDB70 (~56GB) — Protein Data Bank की प्रतिनिधि संरचनाएँ
PDB seqres (~0.2GB)
UniClust30 (~86GB)
Small BFD (~17GB) — कम किया गया संस्करण

कम किए गए डेटाबेस (परीक्षण/विकास)

सीमित डिस्क पर परीक्षण के लिए:

# केवल small_bfd और आवश्यक डेटाबेस डाउनलोड करें
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

चरण 6 — AlphaFold मॉडल वेट्स डाउनलोड करें

# मॉडल पैरामीटर के लिए निर्देशिका बनाएँ
mkdir -p /data/alphafold_databases/params

# मॉडल पैरामीटर डाउनलोड करें (~3.5GB)
wget -q -P /data/alphafold_databases/params \
    https://storage.googleapis.com/alphafold/alphafold_params_2022-12-06.tar

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

चरण 7 — अपना इनपुट अनुक्रम तैयार करें

अपने लक्षित प्रोटीन अनुक्रम के साथ एक FASTA फ़ाइल बनाएँ:

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

FASTA प्रारूप सुझाव:

हेडर पंक्ति शुरू होती है >
अनुक्रम में केवल मानक अमीनो अम्ल अक्षर होने चाहिए (ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY)
किसी भी गैप या गैर-मानक वर्णों को हटाएँ
मल्टीमर भविष्यवाणी के लिए, सभी चेन अलग-अलग हेडर के साथ शामिल करें

चरण 8 — AlphaFold2 चलाएँ

मोनोमर भविष्यवाणी (एकल चेन)

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

मल्टीमर भविष्यवाणी (प्रोटीन कॉम्प्लेक्स)

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

चरण 9 — आउटपुट फ़ाइलों को समझना

AlphaFold2 प्रति भविष्यवाणी कई आउटपुट फ़ाइलें बनाता है:

/tmp/alphafold_output/my_protein/
├── ranked_0.pdb          # सर्वोत्तम भविष्यवाणी की गई संरचना
├── ranked_1.pdb          # दूसरी सर्वोत्तम भविष्यवाणी
├── ranked_2.pdb
├── ranked_3.pdb
├── ranked_4.pdb
├── result_model_1.pkl    # पूर्ण भविष्यवाणी डेटा (pickle)
├── result_model_2.pkl
├── ...
├── msas/                 # Multiple Sequence Alignments
│   ├── bfd_uniclust_hits.a3m
│   ├── mgnify_hits.sto
│   └── uniref90_hits.sto
└── timings.json          # रनटाइम विवरण

परिणामों की व्याख्या:

ranked_0.pdb आपकी सर्वोत्तम संरचना है — इसे PyMOL, ChimeraX, या UCSF Chimera में खोलें
pLDDT स्कोर (0–100): प्रति-अवशेष विश्वास। >90 = बहुत उच्च, 70–90 = अच्छा, 50–70 = कम, <50 = अव्यवस्थित
PAE (Predicted Aligned Error) प्लॉट्स अंतर-डोमेन विश्वास दिखाते हैं

चरण 10 — परिणामों को विज़ुअलाइज़ करें

PDB फ़ाइलें अपने स्थानीय मशीन पर डाउनलोड करें

# अपनी स्थानीय मशीन से:
scp -P <ssh-port> root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/my_protein/ranked_0.pdb ./

# या पूर्ण आउटपुट निर्देशिका के लिए rsync का उपयोग करें:
rsync -avz -e "ssh -p <ssh-port>" \
    root@<server-ip>:/tmp/alphafold_output/ \
    ./alphafold_results/

PyMOL में विज़ुअलाइज़ करें (स्थानीय रूप से)

# PyMOL में:
load ranked_0.pdb
spectrum b, blue_white_red, minimum=0, maximum=100
# pLDDT स्कोर के अनुसार रंग करें (B-factor कॉलम में संग्रहीत)

त्वरित pLDDT विश्लेषण

import numpy as np

# PDB से B-factor (pLDDT) पार्स करें
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)}")

ColabFold का उपयोग करना (तेज़ विकल्प)

ColabFold MSA जनरेशन के लिए MMseqs2 का उपयोग करने वाला AlphaFold2 का एक तेज़ कार्यान्वयन है:

pip install colabfold[alphafold]

# भविष्यवाणी चलाएँ (काफी तेज़ MSA चरण)
colabfold_batch /tmp/target_protein.fasta /tmp/colabfold_output \
    --num-recycle 3 \
    --use-gpu-relax

ColabFold आमतौर पर 10–40x तेज़ होता है क्योंकि इसमें MMseqs2 MSA सर्वर है, जिससे मूल AlphaFold2 पाइपलाइन की तुलना में यह तेज़ है। पुनरावृत्त शोध वर्कफ़्लो के लिए आदर्श।

समस्या निवारण

CUDA मेमोरी समाप्त

# मॉडल जटिलता कम करें या यूनिफाइड मेमोरी का उपयोग करें
export XLA_PYTHON_CLIENT_ALLOCATOR=platform
export XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION=0.85

# या कम recycling के साथ चलाएँ
--num_multimer_predictions_per_model 1

HHblits / Jackhmmer त्रुटियाँ

# सुनिश्चित करें कि hhsuite सही तरीके से इंस्टॉल है
which hhblits
hhblits --version

# आवश्यकता होने पर पुनः इंस्टॉल करें
conda install -c bioconda hhsuite -y

डेटाबेस डाउनलोड विफलताएँ

# aria2 के साथ रुके हुए डाउनलोड फिर से शुरू करें
aria2c -c -x 16 -s 16 <database-url> -d /data/alphafold_databases/

JAX/CUDA संगतता समस्याएँ

# जाँचें कि JAX GPU देख सकता है
python3 -c "import jax; print(jax.devices())"

# सही CUDA संस्करण के साथ JAX पुनः इंस्टॉल करें
pip install --upgrade "jax[cuda11_pip]" \
    -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

प्रदर्शन सुझाव

अपने AlphaFold2 रन को अनुकूलित करें:

ColabFold का उपयोग करें तेज़ MSA जनरेशन के लिए (10–40x गति बढ़ोतरी)
सेट करें --num-recycle 1 त्वरित स्क्रीनिंग के लिए, अंतिम भविष्यवाणियों के लिए 3 का उपयोग करें
उपयोग करें --db_preset=reduced_dbs अन्वेषणात्मक कार्य के लिए
कई अनुक्रमों को बैच करें कुशल पाइपलाइन रन के लिए एक ही FASTA फ़ाइल में
GPU रिलैक्सेशन सक्षम करें (--use_gpu_relax=True) — CPU रिलैक्सेशन से कहीं तेज़

Clore.ai पर लागत अनुमान

परिदृश्य

GPU

अनुमानित समय

अनुमानित लागत

एकल प्रोटीन (~300aa)

RTX 3090

1–2घं

~$0.30–0.60

एकल प्रोटीन (~500aa)

RTX 4090

45–90मिन

~$0.40–0.80

मल्टीमर कॉम्प्लेक्स

A100 80GB

2–4घं

~$1.50–3.00

प्रोटीओम स्क्रीनिंग (100 प्रोटीन)

A100 80GB

8–12घं

~$6–10

लागतें अनुमानित हैं और वर्तमान बाज़ार मूल्य निर्धारण पर निर्भर करती हैं।

अतिरिक्त संसाधन

AlphaFold2 GitHub
AlphaFold डेटाबेस — 200M+ प्रोटीनों के लिए पूर्व-गणना की गई संरचनाएँ
ColabFold GitHub
DeepMind AlphaFold ब्लॉग
OpenFold — प्रशिक्षित करने योग्य PyTorch पुनः-क्रियान्वयन
ESMFold — Meta का तेज़ विकल्प

यह गाइड Clore.ai GPU रेंटल्स पर AlphaFold2 परिनियोजन को कवर करती है। नवीनतम AlphaFold3 के लिए, अलग AlphaFold3 गाइड देखें।

Clore.ai GPU अनुशंसाएँ

उपयोग-प्रकरण

अनुशंसित GPU

Clore.ai पर अनुमानित लागत

विकास/परीक्षण

RTX 3090 (24GB)

$0.07–0.21/gpu/hr

मानक प्रोटीन

RTX 4090 (24GB)

$0.14–0.42/gpu/hr

बड़े अणु / मल्टीमर्स

A100 80GB

bare metal

💡 इस गाइड के सभी उदाहरण Clore.ai GPU servers पर तैनात किए जा सकते हैं। उपलब्ध GPUs ब्राउज़ करें और घंटे के हिसाब से किराए पर लें — कोई प्रतिबद्धता नहीं, पूर्ण root access.

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अंतिम अपडेट 1 माह पहले

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