作为学术界的fast follow，RoseTTAfold以其占用的资源有限以及预测蛋白复合物而占据了一定的优势。

当然其安装也不需要docker，为一些非root用户提供了方便之处，而且说不定CASP15就进化完全体了。

顺便提一句AlphaFold2的A100好像4万 - 7万。

步骤以及相关的坑：

1. 下载RosettaFold

 git clone https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold.git
 cd RoseTTAFold

2. 下载各种文件

 # 权重文件
 wget https://files.ipd.uw.edu/pub/RoseTTAFold/weights.tar.gz
 tar xfz weights.tar.gz
 # 下载序列以及相关的结构文件
 # uniref30 [46G]
 wget http://wwwuser.gwdg.de/~compbiol/uniclust/2020_06/UniRef30_2020_06_hhsuite.tar.gz
 mkdir -p UniRef30_2020_06
 tar xfz UniRef30_2020_06_hhsuite.tar.gz -C ./UniRef30_2020_06

 # BFD [272G] 这个alphafold也有用
 wget https://bfd.mmseqs.com/bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt.tar.gz
 mkdir -p bfd
 tar xfz bfd_metaclust_clu_complete_id30_c90_final_seq.sorted_opt.tar.gz -C ./bfd

 # 结构模版 [over 100G]
 wget https://files.ipd.uw.edu/pub/RoseTTAFold/pdb100_2021Mar03.tar.gz
 tar xfz pdb100_2021Mar03.tar.gz
 # for CASP14 benchmarks, we used this one: https://files.ipd.uw.edu/pub/RoseTTAFold/pdb100_2020Mar11.tar.gz

3. 使用conda安装相关的环境

 # create conda environment for RoseTTAFold
 #   NVIDIA driver == cuda11，进行如下操作
 conda env create -f RoseTTAFold-linux.yml
 #   NVIDIA driver == cuda10 ，进行如下操作
 conda env create -f RoseTTAFold-linux-cu101.yml
 # 如果你使用pyrosetta进行如下操作
 conda env create -f folding-linux.yml

4. 直接运行

正如你所看到到直接运行即可，把一切交给计算机

 ../run_e2e_ver.sh input.fa .

5. 结果

输出文件夹：

结果蛋白：

后记

1. RoseTTAfold 有两种模式，他也可以预测复合物结构，但是我目前没跑，过段时间看看
2. 你可以使用run_e2e_ver.sh 也可以使用run_pyrosetta_ver.sh，如果你选择后者，那么请注意
   • 获取Pyrosetta相关软件下载license，并将其安装在conda的folding环境中
   • 运行install_dependencies.sh，为Pyrosetta安装相关的第三方软件
3. GPU还是CPU ?，well，如果你想运行CPU，请按照我的提示进行操作
   • RoseTTAFold/network/predict_e2e.py 找到这个文件
   • 找到这一句 def __init__(self, model_dir=None, device="cuda:0"): ,并将其替换为def __init__(self, model_dir=None,device="cpu"):

4. 运行中遇见了segmentation fault?

• 首先，使用conda卸载掉RoseTTAFold中的hhsuite
• 然后重新下载一个并将其放到环境变量中

wget https://github.com/soedinglab/hh-suite/releases/download/v3.2.0/hhsuite-3.2.0-AVX2-Linux.tar.gz --no-check-certificate
tar xvfz hhsuite-3.2.0-AVX2-Linux.tar.gz

相关链接：

1. github:https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold
2. gitee:https://gitee.com/zerodesigner/RoseTTAFold
3. pyrosetta:https://www.pyrosetta.org/
4. Conda:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
5. Hhsuite:https://github.com/RosettaCommons/RoseTTAFold/issues/2
6. RosettaFold: M Baek, et al., Accurate prediction of protein structures and interactions using a 3-track network, bioRxiv (2021)