能量
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买充电宝怎么挑选,买充电宝应该注意什么
买充电宝怎么挑选 购买充电宝时，你可以考虑以下几个因素： 容量 ：充电宝的容量决定了它可以为设备充电的次数。较高的容量意味着可以提供更多的充电循环。根据你的需求和使用习惯，选择适合的容量。常见的充电宝容量为10000mAh至30...
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全球运动饮料排行榜前十名
Gatorade：Gatorade 是一种著名的电解质饮料，由佐治亚大学研究团队在1965年为佐治亚大学美式足球队研发而成。它富含电解质、糖分和维生素等营养物质，有助于补充身体在运动中流失的水分和营养。 Powerade：Powe...
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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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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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科研平替：ColabFold 蛋白质复合物预测进阶微调指南
在结构生物学领域，AlphaFold-Multimer 的出现极大地方便了蛋白质复合物的研究。然而，本地部署 AlphaFold-Multimer 对显存和硬盘（尤其是几 TB 的数据库）的要求让许多课题组望而却步。 作为高性价比的“...
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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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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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如何用 AlphaFold-Multimer 落地抗原与海量天然抗体文库的盲筛对接管线
在没有已知抗体作为阳性对照的情况下，直接使用 AlphaFold-Multimer (AFM) 对数万甚至数百万个天然抗体序列进行盲筛对接，在计算资源（GPU 算力）和时间成本上是极不现实的。标准 AFM 预测一个抗原-抗体复合物通常...
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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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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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如何用 ESM-2 进行抗体-抗原结合亲和力预测？从零样本表征到微调实操
在 AI 辅助抗体药物研发（AIDD）中，评估抗体与抗原之间的结合亲和力（Affinity）是核心环节。Meta 团队开源的 ESM-2 作为目前最强大的蛋白质语言模型之一，凭借其在海量无标注蛋白质序列上学习到的进化和物理化学规律，成...
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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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除了FoldX，如何用深度学习方法快速评估ProteinMPNN突变体的结合力？
在蛋白质从头设计（De Novo Protein Design）或亲和力成熟（Affinity Maturation）的工作流中， ProteinMPNN 已经成为序列设计的标配工具。然而，ProteinMPNN 产生的候选序列往往成百...
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批量用FoldX计算ProteinMPNN突变体结合自由能变化（ddG）的高效工作流
在蛋白质计算设计中， ProteinMPNN 凭借其强大的序列生成能力，能够快速给出成百上千个潜在的突变序列。然而，ProteinMPNN 无法直接给出物理意义上的结合自由能变化（$ Delta Delta G_{ text{bind}...
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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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RFdiffusion设计的蛋白质怎么看质量？小白保姆级PDB评估指标拆解
在 AI 蛋白质设计领域， RFdiffusion 毫无疑问是目前的明星工具。但很多刚入行或者跨界过来的同学，在跑完 RFdiffusion 拿到一堆 .pdb 格式的结构文件后，往往会一脸懵逼： “这个结构到底折叠得好不好？...
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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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那些贷款买 Titan Krios 的地方高校和中小 CRO，如今正面临怎样的隐秘危机？
在生物医药和结构生物学界，赛默飞的 Titan Krios （300kV 冷冻透射电镜）一直被誉为“科研重器”与“吞金巨兽”。前几年，乘着结构生物学解析风口、地方政府产业规划红利，以及 2022 年底那一波“设备更新改造专项再贷款”的东...
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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...
