硬盘空间:RoseTTAFold包含三个超大数据库,需下载432G,解压后≈26T,一般的笔记本是顶不住的。 理想状态,需要配置完全匹配的conda、CUDA、Tensorflow-gpu、pyRosetta环境,这对于结构预测老手不是啥难事儿,但对 还菜还爱玩儿 青铜玩家就太复杂了,比如我。而且,使用win10的linux子系统,几乎无法按要求完成CUDA配置,因此我的GPU根本没用上。我看有帖子说必须把win10升到win11才能使WSL 2正常使用CUDA CPU:不低于intel i54核8线程26 GHz(笔记本最好是i7 6核)。 内存:不低于16G,500多就能买个金士顿的16G内存条。 硬盘:不低于1T(最好是固态硬盘,机械硬盘I/O太

结论:尝鲜失败,螃蟹不好吃,目前Alphafold2很RoseTTAFold都是针对人源,微生物源的还需后续数据的扩充才能使得上,笔主也在尝试里面的其他选项,奈何大家都想尝鲜,要排好久队呀(一周才能拿到结果)最后编辑于:20210728 :点击蓝字直达官网首页点击Submit:第一次需要注册,后面登入即可点击Queque:点击Example::查看例子预测后的页面长啥样的

此外,在使用RoseTTAfold预测GBD结构的过程中,尽管局部分辨率很低,但预测的结构仍然很容易拟合到电子密度图中。受一些研究成果的启发,以提

batch jobsCreate a batch input file (eg rosetta) For example:Since only the last step of run_e2e_ and run_pyrosetta_ can use GPU, we strongly suggest to run the edited pipeline which was spited to part1(CPUs and memory heavy) and part2(GPU), see the examples in interactive job

新建文件夹,如rosettafold。rosetta可修改和output,指定输入文件和输出文件夹。

在这个充满活力的领域中,一个引人注目的突破是RoseTTA-fold,它代表着蛋白质结构预测领域的一项重大进展本文将为您详细解析什么是RoseTTA-f

事实上,RoseTTAFold 是一个 三轨 神经网络( three-track neural network),这意味着它能同时考虑一维蛋白质中的氨基酸序列模式、二维蛋白质的

具体而言,研究人员利用全蛋白质组氨基酸协同进化分析和“RoseTTAFold + AlphaFold”的组合,系统地识别和建立了真核生物核心蛋白质复合物的

首先, rosettaexe 是Rosetta软件的可执行文件,用户可以在安装完成后通过这个文件启动是预测蛋白质结构的工具,与Alphafold2齐名

后者只需要运行pyrosetta 版本(run_pyrosetta_)提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Rosetta中重要概念的介绍1 Rosetta philosophy2 4 ResidueChemical Layer5 ResidueType6 AtomTypeKinematic Layer7 FoldTreeThe fold treeJump edges vs peptide edgesCu