Cómo modelar proteínas con colabfold en tu GPU local

Hola,

hoy explicaré cómo he configurado ColabFold para ejecutarlo en hardware local, en concreto en una máquina con Ubuntu 20.04 que tiene una CPU Xeon CascadeLake Silver 4210R y una tarjeta gráfica NVIDIA RTX 3090. Puedes leer más sobre AlphaFold y ColabFold aquí o en este vídeo.

1) Necesité actualizar cuda, en concreto con la versión 11.8, algo que hice como se explica aquí:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt update
sudo apt install cuda-toolkit-11-8

2) Tras reinicar, actualicé la variable de ambiente $PATH añadiendo estas líneas a mi fichero .bashrc:

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3) Seguí las instrucciones para Linux en https://github.com/YoshitakaMo/localcolabfold?tab=readme-ov-file#for-linux . En mi caso tardó unos pocos minutos y sumó 15G al disco duro. 

4) Probé que todo funciona con un fichero FASTA qee contiene varias secuencias, guardando los resultados en la carpeta multi/ :

colabfold_batch test.multi.faa multi/

Ahora resumo los resultados que obtuve:

• Por defecto colabfold_batch se conecta a https://api.colabfold.com para hacer búsquedas de secuencias similares y construir alineamientos múltiples (MSA) en un formato similar a FASTA que se llama a3m. Por tanto esa parte del trabajo no se hace localmente y tendrás que usarla con medida. Si quieres saber qué versión de las bases de datos de secuencias de ColabFold estás usando puedes consultar https://github.com/sokrypton/ColabFold/wiki/MSA-Server-Database-History
• Las primeras secuencias que usé para construir modelos en formato PDB tenían entre 114 y 162 resíduos y tardaban un par de minutos, pego aquí el log: 
• 2024-02-26 13:05:56,639 Running colabfold 1.5.5 (d36504fad856a0e1df511c5b0434957707030319)
  2024-02-26 13:05:56,862 Running on GPU
  2024-02-26 13:05:57,354 Found 5 citations for tools or databases
  2024-02-26 13:05:57,355 Query 1/29: test1 (length 114)
  2024-02-26 13:05:58,348 Sleeping for 6s. Reason: PENDING
  2024-02-26 13:06:05,308 Sleeping for 10s. Reason: RUNNING
  2024-02-26 13:06:30,822 Padding length to 124
  2024-02-26 13:06:58,791 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=0 pLDDT=67.9 pTM=0.31
  2024-02-26 13:07:00,321 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=1 pLDDT=68.8 pTM=0.329 tol=9.09
  2024-02-26 13:07:01,845 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=2 pLDDT=69.7 pTM=0.358 tol=2.28
  2024-02-26 13:07:03,373 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=3 pLDDT=69.8 pTM=0.367 tol=3.04
  2024-02-26 13:07:03,374 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 took 32.6s (3 recycles)
  2024-02-26 13:07:04,871 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=0 pLDDT=71.2 pTM=0.308
  2024-02-26 13:07:06,323 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=1 pLDDT=71.6 pTM=0.346 tol=2.14
  2024-02-26 13:07:07,848 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=2 pLDDT=71.7 pTM=0.358 tol=2.38
  2024-02-26 13:07:09,345 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=3 pLDDT=71.8 pTM=0.365 tol=1.31
  2024-02-26 13:07:09,346 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 took 5.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:07:10,984 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=0 pLDDT=68.1 pTM=0.298
  2024-02-26 13:07:12,529 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=1 pLDDT=68.6 pTM=0.34 tol=4.11
  2024-02-26 13:07:13,992 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=2 pLDDT=69.2 pTM=0.36 tol=2.49
  2024-02-26 13:07:15,484 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=3 pLDDT=68.8 pTM=0.367 tol=1.67
  2024-02-26 13:07:15,485 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 took 6.1s (3 recycles)
  2024-02-26 13:07:16,987 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=0 pLDDT=66.1 pTM=0.289
  2024-02-26 13:07:18,435 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=1 pLDDT=66.8 pTM=0.283 tol=5.61
  2024-02-26 13:07:19,933 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=2 pLDDT=67.7 pTM=0.298 tol=1.03
  2024-02-26 13:07:21,444 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=3 pLDDT=67.9 pTM=0.318 tol=2.04
  2024-02-26 13:07:21,445 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 took 5.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:07:22,931 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=0 pLDDT=66.8 pTM=0.322
  2024-02-26 13:07:24,403 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=1 pLDDT=68.2 pTM=0.345 tol=9.46
  2024-02-26 13:07:25,860 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=2 pLDDT=68.8 pTM=0.354 tol=2.3
  2024-02-26 13:07:27,342 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=3 pLDDT=69.4 pTM=0.358 tol=1.58
  2024-02-26 13:07:27,342 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 took 5.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:07:27,369 reranking models by 'plddt' metric
  2024-02-26 13:07:27,369 rank_001_alphafold2_ptm_model_2_seed_000 pLDDT=71.8 pTM=0.365
  2024-02-26 13:07:27,369 rank_002_alphafold2_ptm_model_1_seed_000 pLDDT=69.8 pTM=0.367
  2024-02-26 13:07:27,370 rank_003_alphafold2_ptm_model_5_seed_000 pLDDT=69.4 pTM=0.358
  2024-02-26 13:07:27,370 rank_004_alphafold2_ptm_model_3_seed_000 pLDDT=68.8 pTM=0.367
  2024-02-26 13:07:27,370 rank_005_alphafold2_ptm_model_4_seed_000 pLDDT=67.9 pTM=0.318
  2024-02-26 13:07:28,679 Query 2/29: test2 (length 120)
  2024-02-26 13:07:29,695 Sleeping for 9s. Reason: PENDING
  2024-02-26 13:07:39,667 Sleeping for 9s. Reason: PENDING
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  2024-02-26 13:08:24,518 Sleeping for 5s. Reason: PENDING
  2024-02-26 13:08:30,471 Sleeping for 7s. Reason: PENDING
  2024-02-26 13:08:38,498 Sleeping for 5s. Reason: PENDING
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  2024-02-26 13:09:20,337 Sleeping for 8s. Reason: PENDING
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  2024-02-26 13:09:41,194 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=0 pLDDT=73.9 pTM=0.55
  2024-02-26 13:09:42,664 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=1 pLDDT=73.8 pTM=0.549 tol=3.08
  2024-02-26 13:09:44,110 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=2 pLDDT=73.6 pTM=0.549 tol=1.59
  2024-02-26 13:09:45,593 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=3 pLDDT=74.4 pTM=0.555 tol=1.67
  2024-02-26 13:09:45,593 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 took 5.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:09:47,073 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=0 pLDDT=76.7 pTM=0.565
  2024-02-26 13:09:48,523 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=1 pLDDT=77.1 pTM=0.57 tol=0.571
  2024-02-26 13:09:49,977 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=2 pLDDT=76.7 pTM=0.569 tol=0.958
  2024-02-26 13:09:51,421 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=3 pLDDT=76.9 pTM=0.572 tol=0.881
  2024-02-26 13:09:51,421 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 took 5.8s (3 recycles)
  2024-02-26 13:09:52,877 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=0 pLDDT=75.6 pTM=0.542
  2024-02-26 13:09:54,315 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=1 pLDDT=75.9 pTM=0.548 tol=1.52
  2024-02-26 13:09:55,763 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=2 pLDDT=75.9 pTM=0.552 tol=1.69
  2024-02-26 13:09:57,218 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=3 pLDDT=75.8 pTM=0.555 tol=0.883
  2024-02-26 13:09:57,219 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 took 5.8s (3 recycles)
  2024-02-26 13:09:58,705 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=0 pLDDT=73.9 pTM=0.56
  2024-02-26 13:10:00,177 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=1 pLDDT=75.1 pTM=0.57 tol=2.2
  2024-02-26 13:10:01,620 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=2 pLDDT=75.4 pTM=0.571 tol=1.78
  2024-02-26 13:10:03,076 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=3 pLDDT=75.7 pTM=0.575 tol=2.04
  2024-02-26 13:10:03,077 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 took 5.8s (3 recycles)
  2024-02-26 13:10:04,572 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=0 pLDDT=75.2 pTM=0.573
  2024-02-26 13:10:06,026 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=1 pLDDT=76.2 pTM=0.585 tol=2.12
  2024-02-26 13:10:07,498 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=2 pLDDT=76.2 pTM=0.587 tol=1.44
  2024-02-26 13:10:08,958 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=3 pLDDT=76.6 pTM=0.589 tol=1.21
  2024-02-26 13:10:08,959 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 took 5.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:10:08,986 reranking models by 'plddt' metric
  2024-02-26 13:10:08,987 rank_001_alphafold2_ptm_model_2_seed_000 pLDDT=76.9 pTM=0.572
  2024-02-26 13:10:08,987 rank_002_alphafold2_ptm_model_5_seed_000 pLDDT=76.6 pTM=0.589
  2024-02-26 13:10:08,987 rank_003_alphafold2_ptm_model_3_seed_000 pLDDT=75.8 pTM=0.555
  2024-02-26 13:10:08,987 rank_004_alphafold2_ptm_model_4_seed_000 pLDDT=75.7 pTM=0.575
  2024-02-26 13:10:08,987 rank_005_alphafold2_ptm_model_1_seed_000 pLDDT=74.4 pTM=0.555
  2024-02-26 13:10:10,274 Query 3/29: test3 (length 162)
  2024-02-26 13:10:11,241 Sleeping for 8s. Reason: PENDING
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  2024-02-26 13:12:32,470 Padding length to 172
  2024-02-26 13:13:00,100 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=0 pLDDT=62.9 pTM=0.433
  2024-02-26 13:13:02,186 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=1 pLDDT=63.4 pTM=0.433 tol=8.27
  2024-02-26 13:13:04,282 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=2 pLDDT=64.1 pTM=0.431 tol=8.02
  2024-02-26 13:13:06,403 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 recycle=3 pLDDT=63.8 pTM=0.427 tol=8.51
  2024-02-26 13:13:06,404 alphafold2_ptm_model_1_seed_000 took 33.9s (3 recycles)
  2024-02-26 13:13:08,535 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=0 pLDDT=60.2 pTM=0.417
  2024-02-26 13:13:10,637 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=1 pLDDT=61 pTM=0.423 tol=6.09
  2024-02-26 13:13:12,742 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=2 pLDDT=61.4 pTM=0.428 tol=3.33
  2024-02-26 13:13:14,846 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 recycle=3 pLDDT=61.2 pTM=0.425 tol=1.8
  2024-02-26 13:13:14,846 alphafold2_ptm_model_2_seed_000 took 8.4s (3 recycles)
  2024-02-26 13:13:16,979 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=0 pLDDT=62 pTM=0.425
  2024-02-26 13:13:19,099 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=1 pLDDT=62.3 pTM=0.43 tol=7.21
  2024-02-26 13:13:21,197 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=2 pLDDT=61.9 pTM=0.426 tol=4.32
  2024-02-26 13:13:23,303 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 recycle=3 pLDDT=62.1 pTM=0.427 tol=5.17
  2024-02-26 13:13:23,304 alphafold2_ptm_model_3_seed_000 took 8.4s (3 recycles)
  2024-02-26 13:13:25,461 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=0 pLDDT=60.5 pTM=0.418
  2024-02-26 13:13:27,552 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=1 pLDDT=60.8 pTM=0.417 tol=9.52
  2024-02-26 13:13:29,658 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=2 pLDDT=60.3 pTM=0.41 tol=9.23
  2024-02-26 13:13:31,749 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 recycle=3 pLDDT=60.5 pTM=0.411 tol=6.08
  2024-02-26 13:13:31,750 alphafold2_ptm_model_4_seed_000 took 8.4s (3 recycles)
  2024-02-26 13:13:33,905 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=0 pLDDT=59.9 pTM=0.416
  2024-02-26 13:13:36,038 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=1 pLDDT=60.1 pTM=0.415 tol=9.96
  2024-02-26 13:13:38,154 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=2 pLDDT=59.7 pTM=0.409 tol=3.89
  2024-02-26 13:13:40,252 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 recycle=3 pLDDT=59.4 pTM=0.415 tol=11.4
  2024-02-26 13:13:40,253 alphafold2_ptm_model_5_seed_000 took 8.5s (3 recycles)
  2024-02-26 13:13:40,294 reranking models by 'plddt' metric
  2024-02-26 13:13:40,294 rank_001_alphafold2_ptm_model_1_seed_000 pLDDT=63.8 pTM=0.427
  2024-02-26 13:13:40,294 rank_002_alphafold2_ptm_model_3_seed_000 pLDDT=62.1 pTM=0.427
  2024-02-26 13:13:40,294 rank_003_alphafold2_ptm_model_2_seed_000 pLDDT=61.2 pTM=0.425
  2024-02-26 13:13:40,295 rank_004_alphafold2_ptm_model_4_seed_000 pLDDT=60.5 pTM=0.411
  2024-02-26 13:13:40,295 rank_005_alphafold2_ptm_model_5_seed_000 pLDDT=59.4 pTM=0.415
  
• Como ves el propio script espera cuando el servidor remoto está ocupado.
• Para cada secuencia problema obtienes figuras como éstas:
• 
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

Hasta pronto,

Bruno

PD Cuando acabes de instalar deberías tener algo similar en tu fichero $HOME/.bashrc:

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH="$HOME/colabfold/colabfold-conda/bin:$PATH"

Cuando no vayas a usar colabfold comenta estas líneas para usar perl y python del sistema

PD2 Me comentan colegas de ULiverpool que haciendo 800-900 MSAs al día en https://api.colabfold.com no han tenido problemas 

PD3 Si no reconoce tu GPU mira posibles soluciones en https://github.com/YoshitakaMo/localcolabfold/issues/210

PD4: Puedes bloquear la versión de CUDA que hayas instalado con algo como:

 sudo apt-mark hold cuda-toolkit-11-8

Cómo portar tu software a bioconda, ejemplo paso a paso con GET_HOMOLOGUES

Hola,

hace poco logramos portar el software GET_HOMOLOGUES a la plataforma bioconda (ver artículo), el canal especializado en bioinformática del gestor de paquetes conda. En esta entrada voy a resumir cómo lo hicimos por si sirve de ayuda a otros programadores desprevenidos. La documentación en línea que he consultado por el camino incluye estos enlaces, me pareció que estaba todo mejor documentado en conda, el proyecto principal, que en bioconda:

• Para enterarte de cómo es el proceso de creación de una receta de principio a fin: https://bioconda.github.io/contributor/workflow.html
• La guía con los pasos esenciales: https://bioconda.github.io/contributor/guidelines.html
• Cómo formatear tu fichero meta.yaml: https://docs.conda.io/projects/conda-build/en/latest/resources/define-metadata.html
• Solamente si necesitas variables de ambiente: https://docs.conda.io/projects/conda-build/en/latest/user-guide/environment-variables.html

Los pasos que seguí fueron:

1. Análisis de dependencias del software GET_HOMOLOGUES. Como ya lo teníamos en GitHub, Travis y Dockerhub lo teníamos bastante claro, pero aun así tuvimos que explorar las recetas ya existentes en bioconda (https://github.com/bioconda/bioconda-recipes/tree/master/recipes) para aprovechar los binarios disponibles. Tras esta tarea descubrimos que las recetas blast, hmmer, diamond, mcl y phylip resolvían casi todas nuestras necesidades, pero faltaba el software COGtriangles, necesario para ejecutar $ get_homologues.pl -G
2. Por recomendación de mi colega Borja Latorre, y siguiendo la filosofía de bioconda, lo lógico era crear una nueva receta independiente para esta dependencia, así que eso decidimos hacer.
3. Hacer un fork del repositorio bioconda (https://github.com/bioconda/bioconda-recipes) con tu usuario de GitHub
4. Clonar localmente el nuevo repositorio
5. $ cd bioconda-recipes/recipes
6. Crea una nueva rama como se explica en la documentación y selecciónala
7. $ mkdir cogtriangles
8. Los siguientes pasos consistieron en preparar la receta cogtriangles, lo cual implicó editar dos ficheros de texto con ayuda de la documentación y cotilleando otras recetas en el repositorio:
1.  meta.yaml : define los metadatos de la receta, incluyendo el origen del código fuente, su suma SHA256 para comprobar que la descarga es correcta, su licencia y publicaciones, las dependencias para construir esta receta (las recetas make, el compilador de C++ y perl) y, lo más importante, la batería de tests para comprobar que la receta funciona. 
2.  build.sh : define cómo se construye el paquete, colocando los binarios compilados de COGtriangles en la carpeta $PREFIX/bin 
9. $ cd .. && mkdir get_homologues && cd get_homologues
10. Edito dos ficheros similares para esta segunda receta:
1. meta.yaml : 
1. en la sección build puedes declarar variables de ambiente
2. verás que la sección requirements->run importa la receta cogtriangles 
3. los tests se ejecutan invocando directamente dos comandos sin indicar un camino/path
2. build.sh : copia a la carpeta $PREFIX/bin los scripts y dependencias de GET_HOMOLOGUES para que los tests funcionen tanto en local como en modo mulled test (mira el punto 11). 
3. $ cd ../..
11. Tras instalar miniconda y Docker deberás configurar los canales de bioconda (gracias José María! Si ya tenías conda instalado igual no los necesitáis; una alternativa a conda es mamba)
1. $ conda config --add channels defaults 
2. $ conda config --add channels bioconda 
3. $ conda config --add channels conda-forge 
4. $ conda create -c base -n bioconda 
5. $ conda install -c bioconda bioconda-utils
12. Ahora prueba las nuevas recetas en tu máquina local
    
1. $ conda activate bioconda
2. $ bioconda-utils lint --packages get_homologues
3. $ bioconda-utils build --docker --mulled-test --packages get_homologues
   
13. Si hay problemas de permisos de escritura en Docker puedes resolverlos con
1. $ sudo chmod 666 /var/run/docker.sock
   
14. Si te aparence un error como FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'miniconda3/envs/bioconda/conda-bld/conda_build_config_0_-e_conda_build_config.yaml' puedes resolverlo con (gracias José María!):
1. $ mkdir ~/miniconda3/envs/bioconda/conda-bld
   
15. Si los paquetes de las respectivas recetas se construyen correctamente es momento de 
1. Registrar todos los cambios con git add, git commit, git push 
2. Abrir un Pull Request (PR) y documentar tus recetas. Puedes ver por ejemplo el nuestro en  https://github.com/bioconda/bioconda-recipes/pull/34595 . Cada cambio que hagas, por ejemplo por nuevos git push, lanza de manera automática los tests que definiste en tus metadatos.  
3. Escribir en https://gitter.im/bioconda/lobby para pedir por favor que alguien revise el PR, y  si todo va bien, una tu rama al repositorio oficial
16. Prueba a instalar el paquete desde la nube, posiblemente desde otra máquina, con algo como 
1. $ conda activate bioconda
2. $ conda create -n get_homologues -c conda-forge -c bioconda get_homologues
3. $ conda activate get_homologues 

Espero que esta explicación os ayude,

un saludo,

Bruno