此存储库包含 AlphaFold 3 推理所需的所有代码。用户只能使用直接从 Google 收到的 AlphaFold 3 模型参数。使用须遵守这些 使用条款。
且任何披露使用该源代码所得结果、模型参数或由此产生的输出的出版物都应引用 Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 论文 。
要请求访问 AlphaFold 3 模型参数，需填写 此表单。访问权限将由 Google DeepMind 自行决定。
参阅安装文档。
安装 AlphaFold 3 后，可以使用以下名为alphafold_input.json的 input JSON 文件来测试你的设置：
{
"name": "2PV7",
"sequences": [
{
"protein": {
"id": ["A", "B"],
"sequence": "GMRESYANENQFGFKTINSDIHKIVIVGGYGKLGGLFARYLRASGYPISILDREDWAVAESILANADVVIVSVPINLTLETIERLKPYLTENMLLADLTSVKREPLAKMLEVHTGAVLGLHPMFGADIASMAKQVVVRCDGRFPERYEWLLEQIQIWGAKIYQTNATEHDHNMTYIQALRHFSTFANGLHLSKQPINLANLLALSSPIYRLELAMIGRLFAQDAELYADIIMDKSENLAVIETLKQTYDEALTFFENNDRQGFIDAFHKVRDWFGDYSEQFLKESRQLLQQANDLKQG"
}
}
],
"modelSeeds": [1],
"dialect": "alphafold3",
"version": 1
}
然后可以使用以下命令运行 AlphaFold 3：
docker run -it \
--volume $HOME/af_input:/root/af_input \
--volume $HOME/af_output:/root/af_output \
--volume <MODEL_PARAMETERS_DIR>:/root/models \
--volume <DATABASES_DIR>:/root/public_databases \
--gpus all \
alphafold3 \
python run_alphafold.py \
--json_path=/root/af_input/fold_input.json \
--model_dir=/root/models \
--output_dir=/root/af_output
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