结构预测
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深度学习模型在材料科学领域的应用现状与挑战：以新材料预测、设计与合成为例
在当今科技飞速发展的时代，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛。材料科学作为一门基础学科，其研究与发展对于国家科技进步和产业升级具有重要意义。本文将深入探讨深度学习模型在材料科学领域的应用现状，分析其面临的挑战，并以新材料预测、设计与合成...
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硫化物'穿隧'效应预测：分子拓扑学如何突破传统研究壁垒
在锂硫电池的研发实验室里，研究员小王正盯着屏幕上的分子动力学模拟结果发愁。那些看似规律的硫化物晶格结构中，锂离子的迁移路径总是出现难以解释的异常波动。这种困扰材料学界多年的'穿隧效应'，是否真的如最新理论研究指出的，可以通...
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局部敏感哈希（LSH）在工业界的应用案例、局限性与改进方向
想必你已经对局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing，LSH）的算法原理有了一定的了解。LSH 是一种用于在高维数据中寻找相似项的技术，它通过哈希函数将相似的数据映射到相同的“桶”中，从而大大提高了搜索效率。但是...
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LSH算法如何应对高维稀疏数据的“诅咒”？
“喂，你知道吗？最近我在研究一个叫LSH的算法，简直是高维稀疏数据的救星！” “LSH？听起来很高大上，是做什么的？” “简单来说，就是‘局部敏感哈希’（Locality-Sensitive Hashing）。你想啊，咱们平时处理...
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AlphaFold 3 开源了却动不了？无 GPU 预算的生信避坑与替代工作流指南
不少做结构生物学和药物研发的同学最近都在关注 AlphaFold 3 (AF3) 的开源进展。 好消息是，DeepMind 在 2024 年 11 月终于迫于学术界压力，正式开源了 AlphaFold 3 的源代码和模型权重（仅限...
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如何本地免商业授权费部署 AlphaFold 3？（附抗体-抗原复合物预测实操指南）
Google DeepMind 在 2024 年 11 月正式开源了 AlphaFold 3 (AF3) 的源代码及模型权重（针对学术与非商业用途）。这意味着研究人员终于可以摆脱 Web 服务器每天的提交限制，在本地环境中运行这一顶尖...
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单卡 RTX 4090 本地部署 AlphaFold 3 实操与显存优化指南
Google DeepMind 正式开源 AlphaFold 3 (AF3) 的源代码和模型权重后，生命科学与 AI 交叉领域的开发者迎来了一波本地部署热潮。 虽然官方推荐使用 A100/H100 等企业级显卡，但对于预算有限的个人开...
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无三维结构时，如何仅凭氨基酸序列用 ESM-Fold 预测抗原结合表位？
在抗体药物研发或免疫学研究中，获得抗原-抗体复合物的晶体结构通常耗时且成本高昂。随着单序列蛋白质结构预测工具（如 Meta 的 ESM-Fold）的出现，仅凭一级氨基酸序列预测抗原结合表位（Epitope）和抗体靶点（Paratope）已...
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ProteinMPNN设计序列后 怎么用PyMOL分析突变体相互作用力
ProteinMPNN 是目前蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）和序列优化领域的主流工具。但它输出的直接结果是 FASTA 格式的氨基酸序列 ，而非带有三维坐标的 PDB 结构。 要使用 PyMOL 分析...
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白嫖 Colab：如何无显卡（纯CPU）免费预测超长单链蛋白质结构？
在结构生物学界，预测超长单链蛋白（比如 >1000 个氨基酸）一直是个“吞金兽”级别的任务。 很多人习惯用 ColabFold (AlphaFold2)。但如果你试过在 Colab 的免费 T4 GPU 上跑 1200aa 以上...
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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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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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不用A100也能跑！如何利用免费 Google Colab 运行 AlphaFold 3 社区修改版？
随着 Google DeepMind 正式开源 AlphaFold 3 (AF3) 的代码和模型权重，结构生物学界迎来了一波狂欢。但狂欢之余，残酷的硬件现实摆在面前：官方版的 AF3 运行需要下载近 2TB 的基因数据库，且本地运行极度依...
359 蛋白质结构预测 -
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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AlphaFold 3 开源学术权重后，AI 制药创业公司靠什么活下去
Google DeepMind 终究还是向学术界低了头。 AlphaFold 3（以下简称 AF3）的源代码和学术权重正式开源。这一举动，把大半年前因“仅提供 Web 服务器、限制每日调用、不给权重”而引发的学术界怒火彻底平息，但也顺...
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单卡跑通万级突变：本地轻量化 ESMFold 部署与高通量筛选实战
在蛋白质工程和定向进化中，对成百上千个突变体进行结构预测是一项常见的任务。传统的 AlphaFold2 尽管精度极高，但由于需要进行耗时的 MSA（多序列比对）检索，在面对高通量突变体筛选时，算力成本和时间周期往往难以接受。 Meta...
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显存不够怎么跑 RoseTTAFold2？超大蛋白质复合物轻量化预测实战
生命科学领域的研究者，大概都经历过被 CUDA out of memory （显存溢出）支配的恐惧。 随着结构生物学进入“大复合物时代”，预测 2000aa（氨基酸残基）以上的超大蛋白质复合物已成常态。然而，RoseTTAFold2...
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除了AlphaFold 3，现代AI药物设计管线里还有哪些不可或缺的底层模型？
在AI制药（AIDD）领域，AlphaFold 3毫无疑问是聚光灯下最耀眼的明星。它解决了“结构预测”这一历史性难题。然而，药物研发是一个漫长且复杂的系统工程，从靶点发现、先导化合物筛选、结构优化到ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性...
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AlphaFold 3 对比 RoseTTAFold All-Atom：过渡金属配位的算法机制与预测精度差异
在结构生物学中，过渡金属（如铁 $Fe$、铜 $Cu$、锌 $Zn$、锰 $Mn$ 等）的配位几何预测一直是一个极具挑战性的课题。这些过渡金属拥有未充满的 d 轨道，其配位键介于共价键和静电作用之间，表现出高度的构型方向性（如八面体、四面...
319 结构生物学 -
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...
