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fasta AF2建模后处理
for fasta in *fasta; do if [ -e ~/Workfile/Alphafold2_Output/${fasta%.fasta}/ranked_0.pdb ];then echo $fasta; cp ~/Workfile/Alphafold2_Output/${fasta%.fasta}/ranked_0.pdb ${fasta%.fasta}.pdb; rm -rf ~/Workfile/Alphafold2_Output/${fasta%.fasta}/msas; rm ~/Deepmind 更改 Alphafold2 许可证，现已允许商业用途
Google 旗下的人工智能 Deepmind 公司近期修改了 Alphafold2 的许可，当前“AlphaFold 参数根据知识共享署名 4.0 国际版（CC BY 4.0）许可条款提供”，而在之前 Alphafold 权重和数据仅在知识共享属性-非商业4.0国际(CC BY-NC 4.0)许可证的条款下可用于非商业用途。如今随着协议的更2021-11-12
Alphafold2 1.Alphafold2广泛使用了transformer结构,不挂吧是MSA还是残基–残基对的信息更新都使用了Attention机制,结构化模块使用了三角法则, 简化了计算的复杂度, 准确率也提高了不少. 2.整个模型的Evoformer和structure module部分使用了recycling 3.对于训练部分,先进行AlphaFold2代码阅读（四）
2021SC@SDUSC class EmbeddingsAndEvoformer class EmbeddingsAndEvoformer(hk.Module): def __init__(self, config, global_config, name='evoformer'): super().__init__(name=name) self.config = config self.global_config = global_configAlphaFold2代码阅读（一）
2021SC@SDUSC 文章目录 前言一、各种import1、代码2、解析 二、softmax_cross_entropy函数1、代码2、解析 三、sigmoid_cross_entropy函数1、代码2、解析 四、create_extra_msa_feature函数1、代码2、解析 五、AlphaFoldIteration类 前言 AlphaFold2的代码真的是太AlphaFold2初体验
2021SC@SDUSC 文章目录 前言一、Google Colab介绍二、代码地址三、代码分析四、效果展示 前言 今天尝试在google colab快速跑通Alphafold2的简易版，进行蛋白质预测初体验 一、Google Colab介绍 Google Colab是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可北鲲云超算平台在AlphaFold2对蛋白质研究中有何作用？
受人工智能和深度学习技术发展较快等因素影响，结构生物学数据的研究也开始迎来了崭新的阶段，针对蛋白质结构的预测也出现了一些新的方法，并获得了突破性进展。目前，最为前沿的技术当属AlphaFold2以及RoseTTAFold，这些技术对行业的影响可谓是颠覆性的。特别是国内已经有北鲲云这类的北鲲云超算接入GPUA100，让AlphaFold2轻松使用
二十年前，生命科学领域几乎没有高性能计算（HPC）的踪迹，现如今高性能计算已被广泛用于生命科学和生物医学研究。并且高性能计算在生命科学领成功案例越来越多，从十几年前就开始的基因测序到去年科学家使用超级计算机抗击新冠肺炎，再到最近大火的AlphaFold2，都是高性能计算在生命科学领