sokrypton/ColabFold

해결하는 문제

ColabFold®는 사용하기 쉬운 Google Colab 노트북과 명령줄 인터페이스를 제공함으로써, 누구나 고정밀도 단백질 접힘 예측에 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 일반적으로 막대한 데이터베이스와 상당한 계산 자원을 필요로 하는 복잡한 모델인 AlphaFold2, AlphaFold3, ESMFold 등을 실행하는 기술적 장벽을 제거합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 여러 단백질 구조 예측 모델을 통합하는 노트북과 도구 세트를 제공합니다. 사용자가 거의 테라바이트에 달하는 게놈 데이터베이스를 로컬에 다운로드하고 저장할 필요 없이, 공개 MSA(다중 서열 정렬) 서버를 활용해 필요한 서열 정렬을 빠르게 생성합니다. 로컬 설치의 경우, colabfold_batch와 colabfold_search를 제공하여 구조 예측 및 MSA 생성을 지원하며, MMseqs2-GPU를 통해 GPU 가속을 지원합니다.

대상 사용자

단백질(단량체 및 복합체)의 3차원 구조를 예측해야 하는 생물학자, 생화학자, 구조 생물학 연구자들을 주요 대상으로 합니다. 복잡한 바이오인포매틱스 파이프라인이나 고성능 컴퓨팅 클러스터를 관리할 필요가 없습니다.

주요 특징

• 다중 모델 지원: AlphaFold2, AlphaFold3(OpenFold3), ESMFold, RoseTTAFold2, Boltz 통합.
• 클라우드 접근 가능: 설치 없이 즉시 사용 가능한 Google Colab 노트북 제공.
• 효율적인 MSA 생성: 공개 서버를 사용해 서열 검색을 처리하여 로컬 스토리지 요구 사항을 크게 감소.
• 로컬 실행: conda, pip, Docker를 통해 로컬 GPU 가속 예측을 지원하는 설치 가능.
• 고급 입력 지원: DNA, RNA, 리간드(SMILES 또는 CCD 코드)를 AlphaFold3 호환 입력으로 지원.
• 성능 최적화: Ampere GPU에서 더 빠른 예측을 위한 JAX 컴파일 캐싱 및 Pallas/Triton 커널 포함.