登录 注册
其他
14,939
Stars
2,962
Forks
241
Watchers
311
Open Issues
Apache-2.0
许可证
Python
语言
2021-06-17
创建时间
2026-04-22
最近更新

项目能做什么

DeepMind 开源的 AlphaFold 2 代码仓库,用于高精度蛋白质结构预测。
来源:AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
![header](imgs/header.jpg)

# AlphaFold

This package provides an implementation of the inference pipeline of AlphaFold
v2. For simplicity, we refer to this model as AlphaFold throughout the rest of
this document.

We also provide:

1.  An implementation of AlphaFold-Multimer. This represents a work in progress
    and AlphaFold-Multimer isn't expected to be as stable as our monomer
    AlphaFold system. [Read the guide](#updating-existing-installation) for how
    to upgrade and update code.
2.  The [technical note](docs/technical_note_v2.3.0.md) containing the models
    and inference procedure for an updated AlphaFold v2.3.0.
3.  A [CASP15 baseline](docs/casp15_predictions.zip) set of predictions along
    with documentation of any manual interventions performed.

Any publication that discloses findings arising from using this source code or
the model parameters should [cite](#citing-this-work) the
[AlphaFold paper](https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2) and, if
applicable, the
[AlphaFold-Multimer paper](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.10.04.463034v1).

Please also refer to the
[Supplementary Information](https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1038%2Fs41586-021-03819-2/MediaObjects/41586_2021_3819_MOESM1_ESM.pdf)
for a detailed description of the method.

**You can use a slightly simplified version of AlphaFold with
community-supported versions (see below).

If you have any questions, please contact the AlphaFold team at
[alphafold@deepmind.com](mailto:alphafold@deepmind.com).

![CASP14 predictions](imgs/casp14_predictions.gif)

## Installation and running your first prediction

You will need a machine running Linux, AlphaFold does not support other
operating systems. Full installation requires up to 3 TB of disk space to keep
genetic databases (SSD storage is recommended) and a modern NVIDIA GPU (GPUs
with more memory can predict larger protein structures).

Please follow these steps:

1.  Install [Docker](https://www.docker.com/).

    *   Install
        [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html)
        for GPU support.
    *   Setup running
        [Docker as a non-root user](https://docs.docker.com/engine/install/linux-postinstall/#manage-docker-as-a-non-root-user).

1.  Clone this repository and `cd` into it.

    ```bash
    git clone https://github.com/deepmind/alphafold.git
    cd ./alphafold
    ```

1.  Download genetic databases and model parameters:

    *   Install `aria2c`. On most Linux distributions it is available via the
        package manager as the `aria2` package (on Debian-based distributions
        this can be installed by running `sudo apt install aria2`).
        Same for `rsync`.

    *   Please use the script `scripts/download_all_data.sh` to download and set
        up full databases. This may take substantial time (download size is 556
        GB), so we recommend running this script in the background:

    ```bash
阅读完整原文

项目深度分析 AI 生成

AlphaFold云端推理与预测SaaS平台

产品构想基于AlphaFold 2开源代码搭建免运维Web端预测平台,提供无需自备GPU和3TB数据库的托管计算服务。
核心功能FASTA序列输入、单体/多聚体(AlphaFold-Multimer)预测选择、3D结构实时交互可视化、预测质量(pLDDT)分析与PDB结果一键下载。
目标用户没有专业生物信息IT运维的中小药企研发人员、高校生命科学课题组。
难度/周期高 · 2-3个月 · 成本:高(需要长期租用大容量SSD云硬盘及高性能NVIDIA GPU,初始硬件和带宽开销大)
收费模式按预测次数计费(按氨基酸长度/计算时长扣费)或月度会员订阅制。
竞争风险已被Google Colab/ColabFold及各大公有云免费或低价方案挤压市场;服务器闲置时的固定硬件与存储成本高。
依据 数据支持的判断

科研与企业私有化AlphaFold集群部署与加速服务

产品构想为数据敏感型药企或高校计算中心提供基于本地硬件/私有云的高性能AlphaFold环境交付、数据库自动更新与加速推理调优。
核心功能自动化部署脚本/镜像交付、3TB数据库增量同步机制、多卡并行/集群排队调度优化、专人运维与故障排查支持。
目标用户对分子结构数据有严格保密要求的中大型药企、科研所计算中心。
难度/周期中等 · 2-4周 · 成本:极低(主要为咨询与工程交付人力成本,硬件由客户自备)
收费模式按次收取私有化部署服务费,或按年收取环境维护与数据库更新订阅费。
竞争风险客户群规模有限,企业采购决策周期长,开源社区现有脚本逐渐完善降低了门槛。
依据 已验证事实

AlphaFold高通量批量预测与生物信息分析插件

产品构想针对蛋白质工程定向进化场景,提供针对批量突变体筛选的自动化流水线工具与分析报告生成器。
核心功能突变体序列批量提交、任务批处理队列管理、结构差异比对与打分、与已有实验数据相关性分析导出报告。
目标用户蛋白质工程研究员、合成生物学研发团队。
难度/周期中等 · 1-2个月 · 成本:低(轻量软件研发与基础测试用云算力)
收费模式商业软件许可证销售(按席位授权)或企业定制分析流水线服务费。
竞争风险需要较深的计算生物学行业背景理解,非纯IT工程能解决,且开源替代方案多。
依据 AI推测
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

项目中文简介Stars语言
google-deepmind/alphafold3 中文介绍暂未生成
AlphaFold 3 inference pipeline.
8,764 Python
lucidrains/alphafold3-pytorch 中文介绍暂未生成
Implementation of Alphafold 3 from Google Deepmind in Pytorc
1,700 Python
lucidrains/alphafold2 中文介绍暂未生成
To eventually become an unofficial Pytorch implementation /
1,642 Python
Ligo-Biosciences/AlphaFold3 中文介绍暂未生成
Open source implementation of AlphaFold3
1,095 Python
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2021-06-17,最近推送 2026-04-22,发布过 13 个 Release
社区活跃Star 14,939 / Fork 2,962 / Issue 311(数据支持,可自行核实)
许可证Apache-2.0
主要风险上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价

安装与使用

快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/google-deepmind/alphafold.git
cd alphafold
docker compose up -d   # 或参考 README 中的 docker run 命令
阅读原仓库文档
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。