注意：本方法使用了python，下载速度一般，如果需要更快的大批量下载可以考虑使用其他方法，例如FTP

Alphafold数据库其实提供了许多物种的蛋白质组：

AlphaFold Protein Structure Database

但是如果你搜索的物种不在这个列表中，或者你想要根据关键词搜索一些内容，可以考虑本方法：

首先获取蛋白质ID列表，因为Uniprot数据库和AlphaFold数据库有联动，我们可以先在Uniprot上进行下载蛋白质的序列文件

然后下载fasta，将文件保存为xxxx_protein.fasta

运行以下代码，会生成这些蛋白质ID所对应的alphafold数据库pdb文件的下载连接，并将其保存到url_list.txt文件中：

with open("xxxx_protein.fasta","r") as fin:with open("url_list.txt","w+") as fout:lines = fin.readlines()for line in lines:if line.startswith(">"):url = "https://alphafold.ebi.ac.uk/files/AF-"+line.split("|")[1]+"-F1-model_v4.pdb\n"fout.write(url)fout.close()
fin.close()

接着我们就可以使用selenium，逐一访问这些网址，就可以下载文件了
当然，运行下列代码的时候先需要pip install selenium：

（这里的webdriver可以选取你电脑上已经安装好的浏览器，selenium具体支持的浏览器可以在官方文档中查看：支持的浏览器列表 | Selenium）

from selenium import webdriverwith open('url_list.txt', 'r') as f:urls = f.readlines()driver = webdriver.Edge()i=0for url in urls:i+=1print(i)result = driver.get(url)

但是仍然可能有一些蛋白质会因为网络问题下载失败，出现这种奇奇怪怪的名称：

这里提供了一个check代码，来继续把未完成下载的蛋白质下载完成：

import os
from selenium import webdriver
# 这里填写你的Edge浏览器的默认下载路径
dir_path = "C:\\Users\\用户名\\Downloads\\"
st = set()
with open('url_list.txt', 'r') as f:file_list = os.listdir(dir_path)for filename in file_list:if filename.startswith("AF"):st.add(filename.split("-")[1])urls = f.readlines()driver = webdriver.Edge()for url in urls:pid = url.split("/")[-1].split("-")[1]if pid not in st:print(pid)result = driver.get(url)

当然，还有一些蛋白质在AlphaFold数据库中没有预测数据的，我们还可以对比一下Uniprot和AlphaFold两个数据库的区别，下面以Bacillus subtilis (strain 168)这个物种为例：

这种没有结构数据的蛋白处理方式很多，你可以直接不管，也可以用在线的AlphaFold跑一遍（如果你确实需要研究一个物种的完整蛋白质组的话）

虽然说用了Selenium，但许多Selenium的特性功能并没有用到，因为AlphaFold网站加载很慢，如果直接在AlphaFold网站上搜索，去爬取这些蛋白质ID，反而会变得很慢。所以索性直接通过Uniprot网站上的数据来获取到蛋白质ID。这样甚至连路径解析都不需要用到，直接通过访问资源网页就解决了。