不懂AI、不会编码？如何轻松拿捏AlphaFold准确预测蛋白结构

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将 ScienceAI   设为 星标 第一时间掌握 新鲜的 AI for Science 资讯 编辑 | 萝卜皮 自 2021 年公开发布以来，用 AlphaFold2 (AF2) 预测蛋白质结构研究生物学问题，已经成为一种常见做法。 ColabFold-AF2 是 Google Colaboratory 内部的开源 Jupyter Notebook，也是一个命令行工具，可让你轻松使用 AF2，同时展示了其高级选项。 ColabFold-AF2 优化了 AF2 模型的使用，缩短了实验的周转时间。 在这里，韩国首尔国立大学的研究团队发布了一项 protocol，可以帮助研究人员更方便简洁的使用 AF2，同时介绍了一些操作技巧。 在此protocol中，研究人员通过以下三种场景引导读者了解 ColabFold 的最佳实践：（i）单体预测，（ii）复合物预测和（iii）构象采样。 前两种情况涵盖了经典的静态结构预测，并在人类糖基磷脂酰肌醇转酰胺酶蛋白上进行了演示。第三种场景通过预测人类丙氨酸丝氨 ………………………………