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HelixFold-Single

HelixFold-Single从近3亿的无标注蛋白质数据中提取信息，建模蛋白质之间的关系，从而将MSA同源信息隐式的学习在预训练大模型中，进而有效地替代MSA信息检索模块，极大地提升了结构预测的速度，模型推理的速度平均提升数百倍。

注意事项：

  • 运行HelixFold-Single 作业，只能选择GPU 计算区，V100或者A100 单卡资源进行计算。
  • 输入文件名不能有特殊符号和空格。
  • 提交的文件第一行为标题，第二行为序列，序列为大写字母，序列之间不能有空格或换行符。
  • 模板提交一次上传多个序列文件，会启动多个计算节点，每个计算节点对应一个序列文件。

单体结构输入文件示例：

>sequence_1
GSDNGFGSSKATSGSDFGGLAIFDGSGSEHFGHSDTHGSFDGLFGVDFZILSQQLKS

一. 模板提交​

Helixfold-Single 使用模板提交，会根据上传的输入文件个数，启动对应数量的计算节点。如：上传5个输入文件，硬件配置选择节点数量为1提交作业，默认会启动5个作业节点同时计算，相应的以5个节点的价格进行计费；相比于串行提交，以相同的成本节约了计算的时间。

Step 1. 在应用中心搜索Helixfold-Single软件,点击提交作业-选择模板提交;

Step 2.选择可视化模板提交；

Step 3. 上传序列文件（.fasta格式）

Step 4. 选择GPU硬件配置虎鲸1卡（v100-1）；

Step 5. 查看作业内容汇总，并提交作业；

Step 6. 通过作业管理查看运行中的作业；

二. 命令行提交​

通过SSH连接创建并连接管理节点。

Step 1. 创建作业目录并进入；

mkdir Helixfold-SingleJob1
cd Helixfold-SingleJob1

Step 2. 通过文件传输上传所需的输入文件test.fasta，详情请查看Linux数据传输；

Step 3. 在该文件夹下创建如下执行脚本Helixfold-Single.sh：

#!/bin/bash
module add Anaconda3/2020.02
source activate helixfold-single
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export LD_LIBRARY_PATH=/public/software/.local/easybuild/software/Anaconda3/2020.02/envs/helixfold-single/lib

ROOT_PATH="$(pwd)"
init_model="/public/software/.local/easybuild/software/helixfold-single/helixfold-single.pdparams"

######## Predict protein by HelixFold-single.

python /public/software/.local/easybuild/software/helixfold-single/helixfold_single_inference.py  \
         --init_model=${init_model} \
         --fasta_file=$ROOT_PATH/test.fasta \
         --output_dir=$ROOT_PATH \
         --num_outputs=5

Step 4. 提交作业；

提交任务到带有一张V100卡的GPU节点运行。

sbatch -p g-v100-1 -c 8  Helixfold-Single.sh

查看作业运行情况及参数详细介绍请点击查看slurm命令。

结果文件下载请查看Linux数据传输。

三. HelixFold-Single介绍​

PR：https://www.paddlepaddle.org.cn/support/news?action=detail&id=3033

GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHelix/tree/dev/apps/protein_folding/helixfold

论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.13921

四. 使用PyMOL对结果进行图形化展示​

Step 1. 应用中心搜索PyMOL；

Step 2. 点击提交作业，选择图形界面提交；

Step 3. 启动PyMOL，选择硬件配置并启动；

Step 4. 通过VNC连接启动的linux工作站，使用软件；