AlphaFoldとChimeraXを使用して大規模なタンパク質構造を予測する方法

AlphaFoldとChimeraXを使用して大規模なタンパク質構造を予測する方法

テーブル目次

1. Alpha foldとは？
2. Alpha foldの使い方 2.1 Alpha foldのツールを起動する 2.2 シーケンスの貼り付け 2.3 予測を実行する
3. Alpha foldの実行時に注意すべき点 3.1 通常のGPUの制約 3.2 より高性能なGPUへの切り替え
4. Alpha foldの実行時間とコスト 4.1 Google collabのコスト 4.2 コンピュートユニットの追加料金
5. Alpha foldの結果の確認方法 5.1 ChimeraXを用いた結果の表示 5.2 ダウンロードされた結果の確認
6. Alpha foldの利点
7. Alpha foldの欠点
8. Alpha foldの最適な使用方法
9. 利用可能なGPUの選択肢
10. Google Collabのサービスについて

🔬 Alpha foldとは？ - タンパク質の予測を可能にする革新的なツール

Alpha Foldは、リチウムキメラからのAlpha Foldを使用して、2000個のアミノ酸を持つ大規模なタンパク質複合体を予測する方法を紹介します。この革新的なツールを使用すると、タンパク質の構造予測を容易に行うことができます。以下では、Alpha Foldの使い方や実行時の注意点、および結果の確認方法について説明します。

🔬 Alpha foldの使い方

2.1 Alpha foldのツールを起動する

まず、Alpha foldのツールを起動します。[Tools]メニューから[Structure Prediction]を選択し、[Alpha Fold]をクリックします。

2.2 シーケンスの貼り付け

次に、予測したいタンパク質のアミノ酸配列をコピーし、Alpha foldのウィンドウに貼り付けます。複数のシーケンスがある場合は、カンマで区切って入力します。

2.3 予測を実行する

シーケンスを入力した後、[Predict]ボタンをクリックして予測を実行します。予測の実行には、数時間かかる場合があります。

🔬 Alpha foldの実行時に注意すべき点

3.1 通常のGPUの制約

通常のGPUでは、1200個のアミノ酸までしか予測できません。したがって、2,000個のアミノ酸を持つ大規模なタンパク質複合体を予測するには、より高性能なGPUを使用する必要があります。

3.2 より高性能なGPUへの切り替え

予測には、メモリが40ギガバイトのA100 GPUを選択することをおすすめします。[Alpha Fold Run]パネルから[Runtime]を開き、[GPU Type]を「A100」に変更し、変更を保存します。

🔬 Alpha foldの実行時間とコスト

4.1 Google collabのコスト

Google collabを使用してAlpha Foldを実行する場合、コストが発生します。Google collab Proには、より高性能なGPUを使用するためのコンピュートユニットが含まれています。Google collab Proの月額料金は10ドルであり、この料金により、より高性能なGPUを利用することができます。

4.2 コンピュートユニットの追加料金

使用するコンピュートユニットの数によって追加の料金が発生します。コンピュートユニットの単価は10セントであり、1時間当たりの使用量に応じて料金が計算されます。

🔬 Alpha foldの結果の確認方法

5.1 ChimeraXを用いた結果の表示

予測結果を表示するには、ChimeraXを使用します。ChimeraXを起動し、予測結果を開くことで、タンパク質の構造を視覚的に確認することができます。

5.2 ダウンロードされた結果の確認

予測が完了すると、ダウンロードされたファイル内に結果が保存されます。ChimeraXのログに、ダウンロードされたファイルの場所が示されています。ファイルを開いて結果を確認しましょう。

🔬 Alpha foldの利点

• タンパク質の構造予測を容易に行うことができる
• 複数のシーケンスの予測を一度に行うことができる

🔬 Alpha foldの欠点

• 通常のGPUでは大規模なタンパク質複合体の予測ができない
• Google collab Proの利用には追加料金が必要

🔬 Alpha foldの最適な使用方法

• より高性能なGPUを選択することで、より大規模なタンパク質複合体の予測を実行できる
• Google collab Proの利用でコンピュートユニットを追加し、高速な実行が可能になる

🔬 利用可能なGPUの選択肢

• T4: 16ギガバイトのメモリを持つ通常のGPU
• A100: 40ギガバイトのメモリを持つ高性能なGPU

🔬 Google collabのサービスについて

Google collabには、無料プランと有料プラン（Google collab Pro）があります。有料プランでは、より高性能なGPUや追加のコンピュートユニットが利用できます。Google collab Proの料金は月額10ドルから始まり、利用には申し込みが必要です。