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Ficha bibliográfica · Consulta y acceso
Artículo

ColabFold: making protein folding accessible to all

Milot Mirdita; Konstantin Schütze; Yoshitaka Moriwaki; Lim Heo; Sergey Ovchinnikov; Martin Steinegger · Nature Methods · 2022

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ColabFold offers accelerated prediction of protein structures and complexes by combining the fast homology search of MMseqs2 with AlphaFold2 or RoseTTAFold. ColabFold's 40-60-fold faster search and optimized model utilization enables prediction of close to 1,000 structures per day on a server with one graphics processing unit. Coupled with Google Colaboratory, ColabFold becomes a free and accessible platform for protein folding. ColabFold is open-source software available at https://github.com/sokrypton/ColabFold and its novel environmental databases are available at https://colabfold.mmseqs.com .

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APA 7

Mirdita, M, Schütze, K, Moriwaki, Y, Heo, L, Ovchinnikov, S, & Steinegger, M. (2022). ColabFold: making protein folding accessible to all. https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1

MLA

Mirdita, Milot, et al. "ColabFold: making protein folding accessible to all." 2022. https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1.

Chicago

Mirdita, Milot, Konstantin Schütze, Yoshitaka Moriwaki, Lim Heo, Sergey Ovchinnikov, and Martin Steinegger. 2022. "ColabFold: making protein folding accessible to all.". https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1.

Harvard

Mirdita, M. et al. 2022, ColabFold: making protein folding accessible to all, Nature Methods, available at: https://doi.org/10.1038/s41592-022-01488-1 [Accessed 29 Jun. 2026].

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Título
ColabFold: making protein folding accessible to all
Autor / colaboradores
Milot Mirdita; Konstantin Schütze; Yoshitaka Moriwaki; Lim Heo; Sergey Ovchinnikov; Martin Steinegger
Editorial
Nature Methods
Año de publicación
2022
Idioma
en

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