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单GPU多MPI跑GROMACS：如何通过NVIDIA MPS优化性能并彻底避免显存溢出
在利用高性能计算（HPC）集群运行分子动力学模拟时，GROMACS 凭借其对 GPU 的高效支持成为了行业标配。然而，在实际生产环境中，我们经常会遇到这样的尴尬场景： 当模拟的体系较小（如少于 10 万原子），或者 CPU 核心数较...
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彻底解决 GROMACS 模拟中的 CUDA Out of Memory：从域分解与显存分配机制谈起
在进行大体系分子动力学（MD）模拟或使用多卡/多路 CPU 强卡并行的生产环境中，GROMACS 报错 "Out of memory" 导致 CUDA 驱动崩溃是一个非常经典且让人头疼的问题。 这类显存溢出（O...
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GROMACS 中「-update gpu」报错的深度排查与解决方案：从算法限制到硬件配置
在分子动力学模拟中，GROMACS 的 -update gpu 参数（即在 GPU 上进行坐标/速度更新和约束求解）是压榨 GPU 性能、实现「极速模拟」的关键。通过将 Update 步骤留在 GPU 上，可以彻底避免每一帧在 CPU...
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为什么你的RTX 4090跑GROMACS快不起来？盘点最影响GPU计算效率的MDP参数
很多人在服务器上配置了昂贵的 A100 或是最新的 RTX 4090 显卡，但在运行 GROMACS 模拟时，却发现 GPU 占用率长期在 30% 到 50% 之间徘徊，跑出来的 ns/day 数据甚至不如低端显卡。 这种现象大概率不...
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白嫖云端算力：如何用免费 Google Colab 运行 GPU 加速的 GROMACS 分子动力学模拟
对于从事计算生物学或计算化学的研究生和科研人员来说，本地缺乏高性能 GPU 算力是一个长期存在的痛点。Google Colab 提供的免费 T4 GPU 是一个极佳的“白嫖”资源。 本文将手把手带你配置 Google Colab 环境...
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单点突变后在无显卡云服务器运行GROMACS动力学平衡的实操指南
在做完单点突变后（无论你是用 PyMOL、FoldX 还是 Rosetta 得到的突变体 PDB 文件），如果手头没有 GPU 显卡，利用廉价的纯 CPU 云服务器（如 8 核或 16 核的按量付费实例）跑完前期的 能量最小化（EM） 、...
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白嫖 Meta 算力：无显卡如何在 Colab 快速部署 ESMFold 并搞定单点突变分析
做结构生物学和计算生物学的同学，或多或少都经历过被显卡支配的恐惧。想跑个 AlphaFold2，光是配环境和下载那几个 TB 的数据库就能让人崩溃，更别提本地那块瑟瑟发抖的 RTX 3060 显卡了。 其实，如果你只是想针对某个靶点蛋...
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别再用ColabFold做万级筛选了：超高通量抗体-抗原盲对接的几何深度学习工具指南
在抗体药物研发的早期阶段，面对数十万个候选抗体序列， ColabFold（基于 AlphaFold-Multimer）的推断速度是无法承受的。 尽管它的精度极高，但其庞大的参数量和自注意力机制的时间复杂度，导致单次对接耗时通常在数分钟到...
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无复合物结构？仅凭 ESM-Fold 预测的抗原单体如何进行反向疫苗设计
在结构免疫学和疫苗研发中，最理想的情况是拥有 抗原-中和抗体复合物 的共晶或冷冻电镜结构，这能直接指出关键的保护性表位（Protective Epitope）。 但在面对新兴病原体或难结晶的膜蛋白时，我们往往只有基因序列。利用 ESM...
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ESM-Fold预测出抗原表位后如何设计高活性的多肽模拟物
用 ESM-Fold 成功预测出抗原-抗体复合物的结合表位（Epitope）只是第一步。在实际的疫苗研发中，你无法直接把这一段天然序列切下来当成疫苗使用。 原因很简单： 游离的短肽在水溶液中会失去天然抗原的特定空间构象，变成无序的线团...
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抗体非特异性结合（NSB）筛查：如何选择与应用开源抗体蛋白质语言模型（pLM）
在治疗性抗体开发中，非特异性结合（Non-Specific Binding, NSB）或多反应性（Polyreactivity）是导致候选药物在体内药代动力学（PK）性质差、清除率快以及毒性升高的主要原因之一。 利用蛋白质语言模型（p...
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如何在不牺牲抗体结合力的前提下，利用ProteinMPNN大幅提升热稳定性（Tm）？
在抗体工程中， 热稳定性（Tm值）与亲和力（结合力）的协同优化 是一个经典的“既要又要”难题。 ProteinMPNN 作为目前最优秀的逆折叠（Inverse Folding）模型之一，其本质是根据主链几何结构生成匹配的氨基酸序列。它...
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AlphaFold 3 都能预测配体结合了，为什么 AI 制药公司还要砸钱做湿实验？
在生物医药和 AI 交叉领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一场地震。它不仅能预测蛋白质结构，还能预测蛋白质与小分子配体、DNA、RNA 的复合物结构。 这时候，很多行外人（甚至不少投资人）都会产生一个极其自然的疑问： ...
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那些曾经靠「解结构」坐拥 CNS 的实验室，在 AlphaFold 3 时代都转型去哪了？
AlphaFold 3（AF3）的开源，尤其是它对蛋白质-核酸、蛋白质-小分子配体、修饰性化学基团复合物预测能力的跃升，确实给传统结构生物学界带来了一场海啸。 在几年前，冷冻电镜（Cryo-EM）刚普及的“黄金时代”，一个课题组只要能...
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AlphaFold 3 本地开源，会砸了冷冻电镜（Cryo-EM）服务商的饭碗吗？
AlphaFold 3（AF3）学术版的本地部署和开源，在结构生物学界和药物研发领域激起了不小的水花。对于那些手握数台 Titan Krios（冷冻透射电镜）、靠提供“制样-数据采集-结构解析”一条龙服务的传统 Cryo-EM 实验服务商...
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如何评价开源模型 Boltz-1 和 Chai-1？它们能否在药物研发中真正替代 AlphaFold 3？
在 AI 结构生物学领域，AlphaFold 3（AF3）的发布无疑是一座里程碑，它将预测范围从单纯的蛋白质拓展到了核酸、小分子配体和修饰。然而，对于制药工业界和广大科研人员来说，AF3 最初“犹抱琵琶半遮面”的闭源状态（早期仅提供有诸多...
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从“只给网页”到“开源代码”：AlphaFold 3 的妥协、社区自救与AI制药的权力重构
2024 年 5 月，DeepMind 在《Nature》上发表了 AlphaFold 3（AF3），宣称其不仅能预测蛋白质，还能预测 DNA、RNA 以及化学小分子配体的复合物结构。然而，伴随这项里程碑式成果而来的，不是欢呼，而是一场结...
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AlphaFold 3能否替代传统对接和物理计算？深剖小分子与金属配体预测表现
作为计算化学和药物研发领域近期的最大热点，AlphaFold 3（AF3）将预测范围从单纯的蛋白质拓展到了核酸、小分子配体、金属离子以及化学修饰。这一跨越在学术界和工业界都引起了巨大震动。 但在热闹的宣发背后，我们需要冷静地评估两个核...
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RNA动态构象系综的“硬骨头”：几何深度学习的最新解法与物理瓶颈
在 AlphaFold 3 和 RoseTTAFold-All-Atom 掀起的多模态分子结构预测浪潮中，RNA 似乎成了聚光灯下最难啃的骨头。与结构相对规整、存在大量同源模板的蛋白质不同，RNA 在生理环境中表现出极高的柔性和动态多变性...
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如何基于生成式AI与多目标优化从头设计超低免疫原性的合成5' UTR
在mRNA疫苗和核酸药物的设计中，5' 非翻译区（5' UTR）扮演着决定性的角色。它不仅是核糖体招募与扫描的“停机坪”，直接决定了蛋白质的翻译效率（Translation Efficiency, TE），同时也是天然免疫...
