sokrypton/ColabFold

解决的问题

ColabFold® 旨在通过提供易于使用的 Google Colab 笔记本和命令行界面，使高精度的蛋白质折叠预测对所有人开放。它消除了运行复杂模型（如 AlphaFold2、AlphaFold3 和 ESMFold）的技术障碍，这些模型通常需要庞大的数据库和大量的计算资源。

如何工作

该项目提供了一套集成多种蛋白质结构预测模型的笔记本和工具。它利用公开的 MSA（多序列比对）服务器快速生成所需的序列比对，避免了用户需要本地下载和存储近一拍字节的基因组数据库。对于本地安装，它提供 colabfold_batch 和 colabfold_search 用于结构预测和 MSA 生成，并支持通过 MMseqs2-GPU 实现 GPU 加速。

适用人群

主要面向需要预测蛋白质（单体和复合物）三维结构但无需管理复杂生物信息学流程或高性能计算集群的生物学家、生物化学家和结构生物学研究人员。

主要亮点

• 多模型支持：集成 AlphaFold2、AlphaFold3（OpenFold3）、ESMFold、RoseTTAFold2 和 Boltz。
• 云端可访问：提供 Google Colab 笔记本，无需安装即可立即使用。
• 高效的 MSA 生成：使用公开服务器处理序列搜索，显著降低本地存储需求。
• 本地执行：支持通过 conda、pip 或 Docker 安装，实现本地 GPU 加速预测。
• 高级输入支持：支持非蛋白质分子（如 DNA、RNA 和配体）作为 AlphaFold3 兼容输入（通过 SMILES 或 CCD 代码）。
• 性能优化：包含 JAX 编译缓存和 Pallas/Triton 内核，可在 Ampere GPU 上实现更快的预测。