openfold
New Documentation for Open
Abbildung: Vergleich von Openfold- und Alphafold2 -Vorhersagen mit der experimentellen Struktur von PDB 7KDX, Kette B.
Eine treue, aber trainierbare Pytorch -Reproduktion von DeepMinds Alphafold 2.
In unserem neuen Zuhause für Docs unter OpenFold.readthedocs.io finden Sie Anweisungen zur Installation und Modellinferenz/Schulung.
Ein Großteil des Inhalts dieser Seite kann hier gefunden werden.
Während Alphafolds und im weiteren Sinne der Quellcode von OpenFold unter der lizenzenden Apache -Lizenz, Version 2.0, lizenziert wird, fallen DeepMinds vorgezogene Parameter unter die CC -Lizenz, von denen eine Kopie vom Installationsskript in openfold/resources/params heruntergeladen wird. Beachten Sie, dass letzteres die ursprüngliche, restriktivere CC BY-NC 4.0-Lizenz ab Januar 2022 ersetzt.
Wenn Sie Probleme mit OpenFold aufnehmen, können Sie ein Problem erstellen! Wir begrüßen auch Pull -Anfragen der Community.
Bitte zitieren Sie unsere Zeitung:
@article { Ahdritz2022.11.20.517210 ,
author = { Ahdritz, Gustaf and Bouatta, Nazim and Floristean, Christina and Kadyan, Sachin and Xia, Qinghui and Gerecke, William and O{textquoteright}Donnell, Timothy J and Berenberg, Daniel and Fisk, Ian and Zanichelli, Niccolò and Zhang, Bo and Nowaczynski, Arkadiusz and Wang, Bei and Stepniewska-Dziubinska, Marta M and Zhang, Shang and Ojewole, Adegoke and Guney, Murat Efe and Biderman, Stella and Watkins, Andrew M and Ra, Stephen and Lorenzo, Pablo Ribalta and Nivon, Lucas and Weitzner, Brian and Ban, Yih-En Andrew and Sorger, Peter K and Mostaque, Emad and Zhang, Zhao and Bonneau, Richard and AlQuraishi, Mohammed } ,
title = { {O}pen{F}old: {R}etraining {A}lpha{F}old2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization } ,
elocation-id = { 2022.11.20.517210 } ,
year = { 2022 } ,
doi = { 10.1101/2022.11.20.517210 } ,
publisher = { Cold Spring Harbor Laboratory } ,
URL = { https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.20.517210 } ,
eprint = { https://www.biorxiv.org/content/early/2022/11/22/2022.11.20.517210.full.pdf } ,
journal = { bioRxiv }
}Wenn Sie OpenProteinset verwenden, zitieren Sie bitte auch:
@misc { ahdritz2023openproteinset ,
title = { {O}pen{P}rotein{S}et: {T}raining data for structural biology at scale } ,
author = { Gustaf Ahdritz and Nazim Bouatta and Sachin Kadyan and Lukas Jarosch and Daniel Berenberg and Ian Fisk and Andrew M. Watkins and Stephen Ra and Richard Bonneau and Mohammed AlQuraishi } ,
year = { 2023 } ,
eprint = { 2308.05326 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { q-bio.BM }
}Alle Arbeiten, die OpenFold zitiert, sollte gegebenenfalls auch Alphafold und Alphafold-Multimer angeben.
