HelixFold

HELIX-Fold 端到端地学习蛋白质结构，通过协同学习蛋白质的多序列比对（MSA）和氨基酸对（pairwise）的表征，将蛋白质序列的进化信息、蛋白质结构的物理和几何约束信息结合到深度学习网络中。利用大规模无标注数据强化蛋白质表示能力，构建的全国产化软硬件适配的高效蛋白质结构分析大模型。

用图形桌面模式如何提交任务

一、 提交流程

登录 Fastone 平台控制台;

数据管理上传计算文件；

在首页，点击【提交作业】-搜索【HelixFold】-点击【HelixFold】应用-选择机器配置，进行启用机器；

上传计算文件，设置资源参数；

二、单机模式

Step 1：首页选择【提交作业】，如图：

Step 2：选择【HelixFold】应用进行启用，如图：

  • 机器配置：系统选择为Ubuntu18.04，选择计算类型为GPU，系统盘为2048GiB

Step3: 等待机器启动，点击【图形桌面】，点击VNC连接。

Step 4：进入图形界面，打开Terminal，如图：

Step 5：运行命令

  • helixfold应用在/helixfold目录下
Bash
source /helixfold/conda_env.sh
conda activate helixfold
bash run_helixfold.sh <input_file> <output_path>
1
2
3
4
  • input_file：为输入的蛋白质长度
  • output_path: 结果输出目录

Step 6：计算结果

等待一段时间后，在输出目录会有结果文件，则运行完成。