RaptorX-3DModeling 项目教程-优快云博客

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RaptorX-3DModeling 项目教程

RaptorX-3DModeling Note that current version does not include search of very large metagenome data. For some proteins, metagenome data is important. We will update this as soon as possible. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RaptorX-3DModeling

1. 项目介绍

RaptorX-3DModeling 是一个用于预测蛋白质接触/距离/方向和局部结构属性的深度卷积残差网络项目。它还通过预测的距离/方向和phi/psi角度构建蛋白质序列的3D模型。该项目主要在Linux发行版CentOS（>6.0）上测试，使用bash shell和Python 2.7。不过，如果你已经安装了Python 3，也可以运行它。未来几个月内，将推出直接支持Python 3和TensorFlow的版本。

该项目还整合到我们的蛋白质结构预测Web服务器中，网址为http://raptorx.uchicago.edu/，该服务器对学术界和工业界均公开可用。如果你只想预测几个蛋白质序列的结构，使用我们的Web服务器会更加方便，而不需要安装此软件包。

2. 项目快速启动

2.1 下载项目

首先，通过以下命令下载RaptorX-3DModeling项目：

git clone https://github.com/j3xugit/RaptorX-3DModeling.git

2.2 设置环境

确保你已经安装了Anaconda或Miniconda。如果没有安装，可以直接安装Anaconda或Miniconda for Python 2.7。如果你已经安装了Python 3的Anaconda/Miniconda，可以通过以下命令创建一个名为RaptorX的虚拟环境：

conda create --name RaptorX python=2.7
conda activate RaptorX

2.3 安装依赖

在激活的虚拟环境中，安装所需的Python包：

conda install numpy
conda install -c anaconda msgpack-python
pip install biopython==1.76
pip install Pillow
conda install numpy scipy mkl
conda install theano pygpu

2.4 配置外部工具和数据库

安装HHblits用于MSA生成，并下载UniRef30_2020_03_hhsuite数据库。此外，下载并安装EVcouplings（可选）用于生成MSA。

2.5 下载深度学习模型

下载并解压深度学习模型文件，放置在相应的目录中。

2.6 运行项目

通过以下命令运行RaptorX-3DModeling：

cd RaptorX-3DModeling/Server
./RaptorXFolder.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 蛋白质结构预测

RaptorX-3DModeling 可以用于预测蛋白质的三维结构。通过输入蛋白质序列，项目可以生成蛋白质的接触图、距离图和方向图，并最终构建出蛋白质的三维模型。

3.2 生物信息学研究

在生物信息学研究中，RaptorX-3DModeling 可以用于分析蛋白质的结构和功能关系，帮助研究人员理解蛋白质的折叠机制和功能特性。

4. 典型生态项目

4.1 HHblits

HHblits 是一个用于生成多序列比对（MSA）的工具，广泛应用于蛋白质结构预测和功能注释。

4.2 EVcouplings

EVcouplings 是一个用于蛋白质相互作用预测的工具，虽然在本项目中是可选的，但它可以提供更全面的MSA生成功能。

4.3 Theano

Theano 是一个用于定义、优化和评估数学表达式的Python库，特别适用于深度学习模型的训练和推理。

通过这些生态项目的配合，RaptorX-3DModeling 可以实现更高效和准确的蛋白质结构预测。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考