利用AlphaFold进行蛋白质结构预测

AlphaFold是DeepMind公司下的一个预测蛋白质结构的AI，这个公司下的AI还有我们所熟悉的AlphaGo。它对大部分蛋白质结构的预测与真实结构只差一个原子的宽度，达到了人类利用冷冻电子显微镜等复杂仪器观察预测的水平。该程序利用Python写成。今天我们将利用它的云端Jupyter Notebook根据人的红细胞H抗原的氨基酸序列对人的红细胞H抗原的蛋白结构进行预测。

首先先打开NCBI找到相关氨基酸序列，把它copy下来

之后打开这个网址： https://colab.research.google.com/github/deepmind/alphafold/blob/main/notebooks/AlphaFold.ipynb

之后首先按顺序运行前两单元，安装运行环境（这个安装过程只会安装到云端，不会安装到本地，放心）
再将刚才copy的氨基酸序列放在图中选中的部分，点运行（注意如果预测氨基酸序列来自于原核生物记得勾选is_prokaryote）

之后接着向下运行完所有单元（时间会比较长，因为会和数据库对比）
运行完会自动下载预测好的蛋白质结构的PDB文件

之后可以利用pyMOL软件在线下打开PDB文件，输出图片

你还可以通过这个软件改变颜色

结果展示：

现在我正在研究如何把PDB文件转换为STL文件，之后或许能将预测结构用3D打印机打印出来，敬请期待～

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