AFsample2：AlphaFold2 的多样性扩展
AFsample2 是一个基于 AF2 开发的生成性蛋白质结构预测工具。通过引入扰动机制，它能够在给定蛋白质序列的基础上生成显著不同的构象模型，从而帮助科研人员更全面地了解蛋白质的功能状态和潜在结构。
关键特点：
- 生成多样化的结构模型：利用随机化 MSA（多序列比对）等方法，AFsample2 可以探索更广阔的构象空间。
- 构象多样性分析：结合参考状态，量化生成结构的差异，并识别可能的功能性构象。
- 聚类与下游分析：通过 Rosetta 等工具对模型进行聚类，提取生物学意义显著的构象状态。
快速上手：安装与配置
AFsample2 提供了详细的 GitHub 指南，方便科研人员快速配置环境并开始使用。
安装步骤
- 安装 Miniconda：用于管理 Python 环境。
- 克隆代码库：
git clone https://github.com/iamysk/AFsample2.gitcd AFsample2/
- 创建环境并安装依赖：
conda env create -n <env_name> --file=environment.yamlconda activate <env_name>python -m pip install -r requirements.txt
- 设置数据库：
- 确保所有序列数据库按照官方 AlphaFold 指南准备妥当。
- 使用脚本下载所需数据：
cd scripts chmod +x download_all_data.sh./download_all_data.sh <data_path> reduced_dbs
- [可选] 安装 Rosetta：
- 用于对生成的模型进行聚类分析。需要安装 C++ 编译器并编译 Rosetta 脚本：
tar -xvzf rosetta[releasenumber].tar.gzcd rosetta*/main/source./scons.py -j <num_cores> mode=release bin/rosetta_scripts.mpi.linuxgccrelease
如何使用 AFsample2？
AFsample2 的核心功能围绕以下三步展开：生成多样化模型、多样性分析和下游聚类分析。
Step 1: 生成多样化结构模型
使用以下命令，快速生成蛋白质的多样化构象：
python AF_multitemplate/run_afsample2.py --method afsample2 \--fasta_paths examples/protein.fasta \--flagfile AF_multitemplate/monomer_full_dbs.flag \--nstruct 5 \ --msa_rand_fraction 0.2 \--model_preset=monomer \--output_dir output/
主要参数：
--method：选择运行方法（例如afsample2、af2等）。--fasta_paths：输入蛋白质序列的.fasta文件路径。--nstruct：生成的模型数量。--msa_rand_fraction：MSA 随机化比例，用于增加多样性。
Step 2: 多样性分析与状态识别
生成模型后，可以对其进行多样性分析，量化其与参考状态的差异：
python src/analyse_models.py --afout_path output/ \--pdb_state1 examples/reference_state1.pdb \--pdb_state2 examples/reference_state2.pdb \--jobid protein \--clustering=False \--ncpu=16
说明：
- 如果没有参考状态，可跳过
--pdb_state1和--pdb_state2参数，仅进行聚类分析。
Step 3: 聚类分析
结合 Rosetta，对生成的模型进行聚类，筛选出具有代表性的构象状态：
python src/analyse_models.py--afout_path output/--clustering=True--ncpu=16
AFsample2 的潜在应用
- 蛋白质功能研究
- 预测功能相关的构象状态，探索构象与功能的联系。
- 药物靶点开发
- 在药物研发中，识别蛋白质的关键结合构象对药物设计至关重要。
- 动态行为建模
- 模拟蛋白质在不同条件下的动态行为，揭示其分子机制。
获取 AFsample2
你可以通过以下方式获取和使用 AFsample2：
- GitHub 仓库：AFsample2 项目主页
下载代码并按照指南快速配置。 - 技术支持：项目主页提供详细的文档和示例，帮助用户快速上手。
