AlphaFold Protein Structure Prediction

⚠️ تصحيح (2026-05-24)

في رسالة سابقة قلت "مدمج" — هذا خطأ. الصحيح: متاح عبر APIs مجانية، ليس مدمج محلياً (يحتاج GPU ضخم + 2TB).

المصادر المعتمدة (مجانية, لا مفاتيح)

1. AlphaFold Protein Structure Database (EBI) — الأسرع

• 200M+ structures مسبقة الحساب من DeepMind
• API: https://alphafold.ebi.ac.uk/api/prediction/{UNIPROT_ID}
• مثال: curl https://alphafold.ebi.ac.uk/api/prediction/P00533 (EGFR)
• يرجع: PDB/CIF download URLs + pLDDT confidence + PAE matrix

2. ESM Atlas (Meta) — للـ metagenomics

• 700M structures, ESMFold-based
• https://api.esmatlas.com/foldSequence/v1/pdb/ (POST sequence → PDB)

3. ColabFold (Google Colab)

• يشغّل AlphaFold2/3 + MMseqs2 على Colab مجاناً
• للسلاسل الجديدة غير الموجودة في AFDB

4. AlphaFold 3 (DeepMind, May 2024)

• Web server: https://alphafoldserver.com (مجاني, محدود/يوم)
• يدعم: proteins + DNA + RNA + ligands + complexes
• ❌ لا API عام بعد (web فقط)

Workflow عملي

1. عندي اسم بروتين → UniProt search → UniProt ID 2. AFDB API → PDB structure 3. تحليل: pLDDT > 90 = ممتاز, 70-90 = جيد, < 70 = ضعيف 4. عرض: PyMOL / NGL viewer / Mol* (web)

Use Cases د. وائل

• بحث طبي/أدوية: structure → drug docking
• ثقافة علمية: visualize hemoglobin/insulin/spike protein
• تعليم العائلة: 3D models للبروتينات

Python Quick Start

python
import requests
r = requests.get('https://alphafold.ebi.ac.uk/api/prediction/P00533').json()
pdb_url = r[0]['pdbUrl']
pdb_data = requests.get(pdb_url).text  # save as .pdb