摘要：研究大分子的三维结构是理解其功能的关键。传统上，蛋白质及其复合物的结构是使用实验技术单独或以综合方式应用的。然而，随着AlphaFold2的突破性进展，蛋白质结构预测的通常与实验结构一样准确。这一突破预示着计算方法的新时代，可以为大多数单体蛋白质建立准确的模型，这样更加有利于我们对结构与功能的理解。本文介绍了AlphaFold2的安装与使用，为有需求的读者提供帮助。

关键词：蛋白质结构;AlphaFold2;深度学习;安装与使用

前言：

蛋白质对生命活动至关重要，了解它们的结构可以促进对其功能的机械理解。通过大量的实验工作[1]，已经确定了大于十万种独特蛋白质的结构，但这仅代表了数十亿已知蛋白质序列中的一小部分[2]。确定单个蛋白质结构所需的数月乃至数年的艰苦努力严重阻碍了结构生物学发展。仅根据其氨基酸序列预测蛋白质将采用的三维结构，一直是多年来的一个重要的研究问题[3]。然而，AlphaFold2的出现解决了这一难题。

2018年，AlphaFold横空出世，可以高精度预测蛋白质结构，到了AlphaFold2注意力机制取代卷积网络，预测准确性提升超30%[4]。蛋白质结构测定方法耗费大量人力物力，实验条件要求苛刻，大规模应用困难。AlphaFold2解决距离限制问题，打破了现在许多蛋白质无法测算结构的僵局，让我们看到结构生物学有更好的发展前景，下面将介绍AlphaFold2安装与使用。

一、安装前电脑配件准备

下述为最低要求：

硬盘：3T、CPU：12个虚拟CPU 、内存：85 GB、GPU：1个Nvidia A100 GPU

（一）下载

Deepmind公司已经把AlphaFold2的代码公开，并将安装包上传到GitHub，想要下载AlphaFold2，请到Github下载。……