Ist AlphaFold 2 kostenlos?

Ja, die AlphaFold Protein Structure Database, die über 200 Millionen vorhergesagte Proteinstrukturen enthält, ist frei zugänglich. Der Quellcode für AlphaFold 2 ist Open-Source für akademische und nicht-kommerzielle Forschung. Der Code von AlphaFold 3 ist ebenfalls Open-Source für den akademischen Gebrauch mit einer eingeschränkten Lizenz. Kommerzieller Zugang zu den Fähigkeiten von AlphaFold wird über Isomorphic Labs bereitgestellt.

Was sind die Hauptmerkmale von AlphaFold 2?

Zu den Hauptmerkmalen von AlphaFold 2 gehören die hochgenaue 3D-Proteinstrukturvorhersage, die Vorhersage von Wechselwirkungen mit DNA, RNA und Liganden (AlphaFold 3), der offene Zugang zu über 200 Millionen vorhergesagten Strukturen über seine Datenbank und die Fähigkeit, intrinsisch ungeordnete Regionen zu identifizieren. Es unterstützt maßgeblich die Medikamentenentwicklung und die experimentelle Strukturbestimmung.

Wie schneidet AlphaFold 2 im Vergleich zu Alternativen ab?

AlphaFold 2 setzte in CASP14 einen neuen Standard für Genauigkeit. Im Vergleich zu RoseTTAFold bietet AlphaFold 2 im Allgemeinen eine höhere Genauigkeit, während RoseTTAFold vergleichbare Ergebnisse mit einem MIT-lizenzierten Code liefert. ESMFold (Meta AI) zeichnet sich durch seine deutlich schnellere Vorhersagegeschwindigkeit aus einzelnen Sequenzen aus, und OpenFold ist eine Open-Source-Neuimplementierung, die darauf ausgelegt ist, die Genauigkeit von AlphaFold 2 zu erreichen und größere Transparenz zu bieten.

KI-Werkzeug

AlphaFold 2 Review

AlphaFold 2 ist ein von DeepMind entwickeltes KI-System, das die Genauigkeit der Proteinstrukturvorhersage erheblich verbessert und die Molekularbiologie zu einem Optimierungsspielplatz für KI gemacht hat.

shipped 2. Apr. 2026aifreemium

AlphaFold 2 - AI tool for alphafold. Professional illustration showing core functionality and features.

Warum es wichtig ist

1Erreichte in CASP14 (2020) einen medianen GDT-Score (Global Distance Test) von über 90, was eine nahezu atomare Genauigkeit anzeigt.

2Vorhersage von über 200 Millionen Proteinstrukturen, die über die AlphaFold Protein Structure Database frei zugänglich gemacht wurden.

3Das AlphaFold 2-Paper wurde bis November 2025 schätzungsweise 43.000 Mal zitiert.

4AlphaFold 3, im Mai 2024 veröffentlicht, erweiterte die Vorhersagefähigkeiten um Komplexe mit DNA, RNA und Liganden.

Stork’s verdict on AlphaFold 2

AlphaFold 2 bietet atomic-level protein structure prediction, aber die effektive Anwendung erfordert immer noch spezialisiertes Fachwissen.

Spezifikationen

GitHub

Repository ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist AlphaFold 2?

AlphaFold 2 ist ein von Google DeepMind entwickeltes maschinelles Lernmodell, das Wissenschaftlern und Forschern ermöglicht, die dreidimensionale (3D) Struktur von Proteinen aus ihren Aminosäuresequenzen vorherzusagen. Dieses System erreichte eine nahezu atomare Genauigkeit bei der Proteinstrukturvorhersage und beschleunigte die Forschung in der Strukturbiologie und Medikamentenentwicklung. Das Programm nutzt neuronale Netze, um 3D-Atomkoordinatenmodelle aus Aminosäureeingaben zu generieren. Seine Entwicklung markierte einen bedeutenden Fortschritt auf diesem Gebiet, wie seine Leistung beim Critical Assessment of protein Structure Prediction (CASP14) im Jahr 2020 belegt, wo es einen medianen GDT-Score (Global Distance Test) von über 90 erreichte. AlphaFold 2 war maßgeblich an der Vorhersage der Strukturen von über 200 Millionen Proteinen beteiligt, die über die AlphaFold Protein Structure Database, eine Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und EMBL-EBI, offen zugänglich sind.

features

Hauptmerkmale von AlphaFold 2

AlphaFold 2 bietet eine Reihe von Funktionen, die sich auf die hochgenaue Vorhersage molekularer Strukturen konzentrieren und die biologische Forschung sowie die Medikamentenentwicklung erheblich beeinflussen.

Hochgenaue Proteinstrukturvorhersage, die in CASP14 eine nahezu atomare Auflösung mit einem medianen GDT-Score von über 90 erreicht.
Vorhersage von 3D-Strukturen für Proteine und andere biologische Moleküle, einschließlich DNA, RNA und verschiedene Liganden (erweitert mit AlphaFold 3).
Vorhersage von Wechselwirkungen zwischen Proteinen, DNA, RNA und Liganden, entscheidend für das Verständnis zellulärer Funktionen (AlphaFold 3).
Offener Zugang zu über 200 Millionen vorhergesagten Proteinstrukturen über die AlphaFold Protein Structure Database.
Identifizierung von Intrinsically Disordered Regions (IDRs) durch seine lokale Konfidenzmetrik (pLDDT).
Erleichtert die experimentelle Strukturbestimmung durch Bereitstellung wertvoller Ausgangspunkte für Methoden wie X-ray crystallography und cryo-EM.
Beschleunigt die Zielidentifizierung und -validierung in der Medikamentenentwicklung durch Bereitstellung von Strukturen für zuvor uncharakterisierte Proteine.
Unterstützt ein verbessertes strukturbasiertes Wirkstoffdesign, das präziseres virtuelles Screening und rationales Compound-Design ermöglicht.

use cases

Wer sollte AlphaFold 2 nutzen?

AlphaFold 2 wird hauptsächlich von wissenschaftlichen und Forschungsgemeinschaften genutzt, um das Verständnis der Molekularbiologie voranzutreiben und die therapeutische Entwicklung zu beschleunigen.

Wissenschaftler: Zum Verständnis von Krankheitsmechanismen, insbesondere solchen, die mit Proteinfaltungsstörungen (z.B. Alzheimer, Parkinson) verbunden sind, und zur Förderung der grundlegenden biologischen Forschung.
Forscher: Zur Beschleunigung von Medikamentenentdeckungs- und -entwicklungsprozessen durch Bereitstellung genauer Proteinstrukturen für die Zielidentifizierung und -validierung.
Biotechnologen: Zur Entwicklung neuer Behandlungen und Impfstoffe durch Aufklärung der Strukturen pathogener Proteine und Wirt-Pathogen-Interaktionen.
Strukturbiologen: Zur Erleichterung der experimentellen Strukturbestimmung, Unterstützung bei der Interpretation von Daten geringer Auflösung aus Techniken wie cryo-EM und NMR spectroscopy.
Pharmaunternehmen: Für ein verbessertes strukturbasiertes Wirkstoffdesign, das präziseres virtuelles Screening und rationales Compound-Design mit besseren Bindungsaffinitäten ermöglicht.

pricing

AlphaFold 2 Preise & Pläne

AlphaFold 2 basiert auf einem Freemium-Modell, bei dem Kerndaten und der Zugang zum akademischen Code ohne direkte Kosten bereitgestellt werden, während kommerzielle Anwendungen über eine spezielle Einheit abgewickelt werden.

AlphaFold Protein Structure Database: Es wird freier Zugang zu über 200 Millionen vorhergesagten Proteinstrukturen bereitgestellt, eine Zusammenarbeit zwischen Google DeepMind und EMBL-EBI.
AlphaFold 2 (Code): Der Quellcode für AlphaFold 2 ist Open-Source und für akademische und nicht-kommerzielle Forschungszwecke frei verfügbar.
AlphaFold 3 (Code): Der Quellcode für AlphaFold 3 wurde im November 2024 für den akademischen Gebrauch veröffentlicht, jedoch mit einer im Vergleich zu AlphaFold 2 eingeschränkten Lizenz.
Kommerzielle Nutzung: Kommerzieller Zugang zu den Fähigkeiten von AlphaFold, insbesondere für die Medikamentenentwicklung, wird über Isomorphic Labs, ein Google DeepMind Spin-off, bereitgestellt.

Richtlinien

Kostenloses Kontingent

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Ähnliche Tools

AlphaFold 2 vs. Wettbewerber

AlphaFold 2 übertraf im CASP14-Wettbewerb 2020 alle anderen Algorithmen erheblich und setzte einen neuen Maßstab für die Proteinstrukturvorhersage. Es sind jedoch mehrere Alternativen entstanden, die unterschiedliche Kompromisse in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Lizenzierung bieten.

RoseTTAFold↗

It's a deep learning network that achieved similar accuracy to AlphaFold 2 and has evolved into RoseTTAFold All-Atom, capable of modeling more complex biological assemblies including proteins, nucleic acids, small molecules, and metals.

RoseTTAFold demonstrated comparable accuracy to AlphaFold 2 in protein structure prediction, particularly in the CASP14 competition. Its 'All-Atom' version extends its capabilities beyond just proteins to a wider range of biomolecules, whereas AlphaFold 2 primarily focused on single protein chains and multimers, though AlphaFold 3 has expanded to predict interactions with DNA, RNA, and ligands.

ESMFold↗

It predicts protein structures from a single amino acid sequence using a protein language model, offering significantly faster prediction speeds compared to methods relying on multiple sequence alignments.

ESMFold offers comparable accuracy to AlphaFold 2 but with a major advantage in speed, as it doesn't require computationally expensive multiple sequence alignments (MSAs). AlphaFold 2 relies heavily on MSAs for its predictions. ESMFold is also available for free.

OpenFold↗

It is a fast, memory-efficient, and fully trainable open-source implementation of AlphaFold 2, designed to match its accuracy.

OpenFold aims to replicate and provide an open-source alternative to AlphaFold 2's capabilities and accuracy. While AlphaFold 2's code was open-sourced, OpenFold was built from the ground up to be a robust and generalizable implementation, addressing some of the challenges of using the original AlphaFold 2 code.

NVIDIA BioNeMoOn Stork Compare

It's a comprehensive cloud service and framework for drug discovery that integrates various AI models, including protein language models and OpenFold, for biomolecular prediction and generation.

BioNeMo is a broader platform for drug discovery that includes protein structure prediction capabilities (e.g., via OpenFold and other large language models) rather than being solely a protein structure predictor like AlphaFold 2. It offers a framework for training and deploying large-scale biomolecular models, providing a more extensive toolkit for researchers.

AlphaFold 2 besuchen↗

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