openfold Download - Скачать исходный код openfold

openfold

Питон

New Documentation for Open

Скачать

заголовок Рисунок: Сравнение предсказаний с открытым сфере и альфафолдом2 экспериментальной структуры PDB 7KDX, цепь B.

Открытый

Верное, но обучаемое воспроизводство пит -пилота «Альфалолд» DeepMind 2.

Документация

Смотрите наш новый дом для документов на openfold.readthedocs.io, с инструкциями по установке и моделям вывода/обучения.

Большая часть контента с этой страницы может быть найдена здесь.

Уведомление об авторском праве

В то время как Alphafold's и, соответственно, исходный код Openfold лицензируется по разрешающей лицензии Apache, версия 2.0, предварительно подготовленные параметры DeepMind подпадают под лицензию CC на 4.0, копия которой загружается на openfold/resources/params с помощью сценария установки. Обратите внимание, что последнее заменяет первоначальную, более ограничительную лицензию CC BY-NC 4.0 по состоянию на январь 2022 года.

Внося

Если вы сталкиваетесь с проблемами с использованием OpenFold, не стесняйтесь создавать проблему! Мы также приветствуем запросы на вывод сообщества.

Ссылаясь на эту работу

Пожалуйста, цитируйте нашу газету:

 @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 }
}

Если вы используете OpenProteInset, также укажите:

 @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 }
}