AlphaFold2　Google Colab版


サイトをいくつか探して実行してみましたが、次の２つのサイトではうまく実行できました。

１[https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb](https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb)
２[https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/beta/AlphaFold2_advanced.ipynb](https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/beta/AlphaFold2_advanced.ipynb)

###  実際に使ってみる
[AlphaFold2のGoogle Colab版サイトを開きます](https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb)（上記の１番目）
![img1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/3b02ff10-a237-9526-3462-091881e9aab9.png)
サンプルのアミノ酸配列が表示されているので、お試しでよければそのまま実行することもできます。
![img2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/927827b4-4117-9ac1-7afb-9104c3521f38.png)
1.実行する前に `ランタイム`より`ランタイムのタイプを変更`を選択
![img1_1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/c8d114f8-2310-28c7-986c-2e1637af4335.png)
1. GPUを選択し保存
![img1_3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/ab94faaa-637a-03d9-ad9f-dbe95c2d8163.png)

1. `ランタイム`より`すべてのセルを実行`を選択 
![img1_2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/4eb2c963-026d-55ba-1d2f-5c90fabc876c.png)
上から順番に実行されていきます。（15分くらいかかります）
1. 終了すると表示されます
![img1_4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/dac2e28f-761b-26ff-b861-adbe20fef194.png)

1. 3D構造はマウスでぐるぐる回転させることができます
![img1_5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/844ed2c9-f3f1-38bb-3f6d-fc6f0a1b59ae.png)

データはダウンロードフォルダにjobname-****.result.zipで保存されます。

## 実行内容詳細
### Input protein sequence

* query_sequence：アミノ酸配列を入力（タンパク質内の鎖切断は/　タンパク質間の鎖切断は:を指定） 　 　
* jobname： 好きな名前を入力　 　
* use_amber： 　 　
* template_mode：none　テンプレート情報を使用しない
 　　　　　　　：custom　独自のテンプレートを使用 

※アミノ酸配列はPDBのサイトより入手できます
 [PDBサイトにアクセス](https://www.rcsb.org/)し、`PDB Archive`にPBD IDかタンパク質名を入れて検索します
![img9.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/2f72dee7-33d6-5d2e-6d16-8fe00242cf58.png)

`Display Files`より`FASTA Sequence`を選択　
![img10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/6a0cf792-b60b-82c5-b751-e1090484d808.png)

 アミノ酸配列が表示されるので、コピーします。
　※1行目は説明文になってますので、2行目以降をコピー
![img11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/8e09d017-6aa0-2b54-ef06-6e441f88e04a.png)
### MSAのオプション指定
![img3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/1e023d96-af82-f3cd-3036-f377b47d2f19.png)
* Msa_mode：mmseqs2 　
* Pair_mode：unpaired＋paired・・・同一種からのペア配列 　
　　　　　：paired・・・ペア配列のみを使用
### Advanced Settings
![img4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2666944/451a158c-e817-0fd9-3271-d4421efb2842.png)
* model＿type：auto・・・-ptm "を用いたタンパク質構造予測 　
 　　　　　　 ：AlphaFold-multimer-v2・・・phaFold-multimer-v2" を用いたタンパク質構造予測 
* num_recycles: 　
* save_to_google_drive:結果のzipファイルがgoogle driveにアップロード 　
* dpi：画像の解像度

今回参考にさせていただいたサイトは
[http://cedro3.com/ai/alphafold2/](http://cedro3.com/ai/alphafold2/)
[https://togotv.dbcls.jp/en/20220517.html](https://togotv.dbcls.jp/en/20220517.html)