在集群上运行alphafold预测蛋白质结构

文章讨论了在本地运行AlphaFold的困难,主要由于3TB的数据库文件需求。提到了使用服务器并指定数据库地址尝试运行脚本`bashrun_alphafold.sh`,但未完全成功。两个bsub命令显示了不同的参数配置,如输出目录、输入FASTA文件和时间戳等。

背景:在本地运行alphafold是不可能的,因为数据库文件就3TB。
首先准备

服务器数据库地址:/share/database/alphafold_data/

只启动CPU的模式
bsub -J alphafold -n 10 -R span[hosts=1] -o %J.out -e %J.err -q normal “bash run_alphafold.sh -d /share/database/alphafold_data/ -o ~/alpha_out/ -f ~/alphaFOLD/TM_Ghir_D05G026370_protein.fasta -t 2020-05-14 -g False”
还没有完全探索成功。

bsub -J alphafold -n 10 -R span[hosts=1] -o %J.out -e %J.err -q normal “bash run_alphafold.sh -d /share/database/alphafold_data -o alphafold_out -f test.fa -t 2021-11-01 -n 20 -m monomer”

### AlphaFold3在超级计算机上的部署教程 #### 准备工作 对于AlphaFold3的部署,首先需要确保超级计算环境支持必要的硬件加速器如GPU,并安装相应的CUDA工具包以及库文件[^1]。这一步骤至关重要,因为AlphaFold依赖于高效的矩阵运算来处理蛋白质结构预测中的大量数据。 #### 安装依赖项 除了基本的操作系统配置外,还需要设置Python开发环境并安装特定版本的TensorFlow和其他依赖软件包。由于AlphaFold利用了线性代数操作,因此建议预先编译或安装优化过的BLAS库实现,比如MKL或者OpenBLAS,以提高性能表现[^2]。 #### 获取源码与模型参数 访问官方GitHub仓库下载最新发布的AlphaFold源代码及其预训练好的权重文件。注意检查是否有针对不同架构(例如ARM vs x86_64)提供的专用分支或标签页。 #### 配置运行脚本 编写适合集群调度系统的作业提交脚本,指定所需的资源分配策略(CPU/GPU核心数量、内存大小等),并将所有必需路径变量正确指向本地存储位置内的程序目录和输入FASTA序列集。 ```bash #!/bin/bash #SBATCH --output=output.log # Log file path #SBATCH --error=error.err # Error log file path #SBATCH --ntasks=1 # Number of tasks per node #SBATCH --cpus-per-task=8 # CPU cores assigned to each task #SBATCH --gres=gpu:v100:4 # Request GPUs with specific type and count #SBATCH --mem=128G # Memory limit in MB or GB units module load cuda/11.2 # Load CUDA module version matching your system setup source activate alphafold_env # Activate conda virtual environment where dependencies reside python run_alphafold.py \ --fasta_paths=/path/to/input.fasta \ --max_template_date="2023-09-01" \ --model_preset=multimer \ --data_dir=/local/path/to/models_and_params \ --output_dir=/desired/output/location/ ``` 此批处理命令示例展示了如何通过Slurm Workload Manager向超级计算机请求适当资源配置,并启动AlphaFold执行流程。
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