Boltz-1 生物分子交互模型开源项目使用教程
1. 项目介绍
Boltz-1 是一个先进的开源生物分子结构预测模型,它可以预测包含蛋白质、RNA、DNA 及其他分子的生物分子结构。该模型支持修改后的残基、共价配体和糖类,并能够根据指定的交互口袋或接触点进行条件预测。所有代码和权重均遵循 MIT 许可证,可供学术和商业用途免费使用。
2. 项目快速启动
安装
推荐使用 PyPI 进行安装:
pip install boltz -U
或者直接从 GitHub 获取最新更新:
git clone https://github.com/jwohlwend/boltz.git
cd boltz; pip install -e .
注意:我们建议在新的 Python 环境中安装 Boltz。
推理
使用以下命令进行推理:
boltz predict input_path --use_msa_server
Boltz 支持 three 输入格式:
- Fasta 文件,适用于大多数情况
- 综合的 YAML 模式,适用于更复杂的情况
- 包含上述格式的文件目录,用于批量处理
查看所有可用选项:
boltz predict --help
3. 应用案例和最佳实践
Boltz-1 模型的应用案例包括但不限于生物分子结构预测、生物分子交互分析和结构功能关系研究。以下是一些最佳实践:
- 使用高质量的多序列比对(MSA)来提高预测的准确性。
- 在预测前,对数据进行预处理,包括去除低质量序列和冗余序列。
- 针对特定的生物分子交互,使用条件预测功能来细化预测结果。
4. 典型生态项目
Boltz-1 作为生物分子结构预测领域的先进模型,其生态系统包含了多个相关项目,例如:
- ColabFold:使蛋白质折叠对所有用户都触手可及。
- AlphaFold3:Google DeepMind 开发的蛋白质结构预测模型。
- Rosetta:一个用于蛋白质结构预测和设计的软件。
通过这些项目的互补和协作,研究人员可以更有效地探索生物分子的结构和功能。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考