colabfoldのインストール手順とsingularityを使った使用方法.md

colabfoldのインストール手順とsingularityを使った使用方法.md

#colabfold #alphafold #singularity Update: 2024-04-05

Reference

• https://github.com/sokrypton/ColabFold/wiki/Running-ColabFold-in-Docker

１. ディレクトリを作成し移動

mkdir colabfold
cd colabfold
mkdir cache

２. Singularity imageを取得

singularity pull docker://ghcr.io/sokrypton/colabfold:1.5.5-cuda12.2.2

Note

Hokushinの場合、Cudaが11.8, 12.3をインストールしているので、それに対応するdockerイメージから引っ張ってくる方が良い。その場合、例えばこのようにして行う：

singularity pull docker://ghcr.io/sokrypton/colabfold:1.5.5-cuda11.8.0

reference: https://github.com/sokrypton/ColabFold/pkgs/container/colabfold/163549673?tag=1.5.5-cuda11.8.0

実際、

• Compatibility: Ensure that your NVIDIA GPU drivers and CUDA version installed on your host machine are compatible with the CUDA version of the Docker image. Mismatched versions may lead to errors or suboptimal performance. https://github.com/sokrypton/ColabFold/wiki/Running-ColabFold-in-Docker

と公式は言っている。

３. alphafoldのパラメタを取得

singularity run -B $(pwd)/cache:/cache colabfold_1.5.5-cuda12.2.2.sif python -m colabfold.download

４. インプット配列を用意

インプット配列のファイル名をinput_sequence.fasta とする。

>sp|P54025|RL41_METJA 50S ribosomal protein L41e OS=Methanocaldococcus jannaschii (strain ATCC 43067 / DSM 2661 / JAL-1 / JCM 10045 / NBRC 100440) OX=243232 GN=rpl41e PE=3 SV=2
MIPIKRSSRRWKKKGRMRWKWYKKRLRRLKRERKRARS

５. 予測

singularity run --nv -B $(pwd)/cache:/cache \
    -B $(pwd):/work colabfold_1.5.5-cuda12.2.2.sif \
    colabfold_batch /work/input_sequence.fasta /work/output

６. 予測構造の確認

![[attatchments/colabfoldのインストール手順 2024-04-05 14.19.42.excalidraw]]

A：Trypcageの構造予測の結果

入力配列：

>1L2Y_1|Chain A|TC5b|null
NLYIQWLKDGGPSSGRPPPS

予測構造： ![[attatchments/colabfoldのインストール手順 2024-04-05 14.26.19.excalidraw]]