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原创 化学结构文件格式全景报告：从手绘草图到AI原生语义——格式演化、深度比较、应用实践与未来范式

本文系统梳理18种主流化学结构文件格式的演变历程、技术特点与应用场景。从1860年代的手绘符号到2020年代的AI原生格式，化学结构表达经历了四次范式跃迁。报告详细比较SMILES、InChI、Molfile、SDF、PDB、mmCIF等格式在化学保真度、三维支持、AI友好性等12个维度的表现，并结合药物发现、量子计算、AI训练等12大应用场景给出选型建议。提出下一代AI原生结构表征应具备的五大特征：语义可执行、多模态融合、不确定性表达、知识图谱集成和硬件感知，为化学信息学基础设施的升级提供战略指引。

2025-12-29 17:45:00 371

原创 零失误驾驭化学结构表达式 InChI和 InChIKey: 设计原理、规则、转换方式和实践经验汇总

本文是目前最权威、最实用、最新（2025年）的 InChI 实战指南资源汇总，助你零失误驾驭 InChI和 InChIKey。包括编码规则，支持的软件，在药物申报中的应用等实践指南。

2025-12-29 17:45:00 945

原创 IUPAC 有机化合物系统命名法（2025年最新版）深度指南-全面、权威、实用的

《IUPAC有机化合物命名法（2025）权威指南》摘要：本指南基于IUPAC最新规范，系统解析有机化合物命名的六步核心流程，重点剖析12类命名难点，提供中英文官能团对照表、7款命名软件实测对比（含RDKit/OPSIN等工具代码示例），并详解NMPA、FDA对命名的监管要求。特别包含一键生成合规命名的Python脚本（双引擎验证），适用于科研、制药及申报场景。所有规则均通过PubChem等数据库验证，强调命名准确性与监管合规性。

2025-12-29 17:45:00 660

原创 SMILES: 化学分子线性输入系统，深度实战指南，从规范到生产环境

本文详细介绍化学分子结构SMILES的规则分类、详细规则以及相关软件。附一键复现命令（含 conda 环境配置）。所有示例均经实测（使用 RDKit 2024.9、gemmi 2024.9、Open Babel 3.1.1），代码可直接运行。

2025-12-28 17:45:00 828

原创 PDB 结构文件详尽报告: 格式、标准、质量评估与实践指南——面向结构生物学、药物设计与AI for Science 研究者的权威综述（2025年更新）

本文介绍了PDB结构的文件历史沿革及今后发展趋势，PDB文件能用来记录那些大分子，PDB文件的质量如何判断，提供一些通用指标以及计算指标的通用工具，并提供通过标准化流程提取配体结合位点并自动生成Pymol高亮脚本，以及批量生成PDB质量报告。最后提供分子模拟的最佳实践工作流和官方的权威文档列表，文章提供的一系列脚本为分子模拟的程序自动化提供有益借鉴。

2025-12-28 07:00:00 516

原创 InChIKey: 分子的“化学身份证”，从哈希原理到全球监管合规（2025）

本文全面解析InChIKey这一全球通用的化学结构标识符。InChIKey通过27字符编码分子骨架、立体化学和版本信息，已成为FDA/NMPA/EMA等监管机构强制使用的化学身份证。指南详细介绍了其生成逻辑、结构解析能力（可区分立体异构体/互变异构体/盐类）以及2025年最新碰撞数据（理论概率<10⁻¹⁸）。文章包含RDKit/Python实操代码、NMPA申报案例分析和避坑指南。

2025-12-27 17:45:00 626

原创 PDB: 结构生物学的“宪法级”格式，但90%使用者从未真正读懂它

本文系统解析PDB格式文件在结构生物学研究中的关键作用与常见陷阱。作为实验观测日志而非分子结构文件，PDB记录原子坐标但不存储化学键、电荷或质子化状态。文章详细剖析了PDB字段设计（如altLoc、occupancy）对后续分析的影响，并提供了gemmi+RDKit组合处理配体的实战代码。针对X-ray/cryo-EM/NMR不同数据特点，提出预处理流程，强调保留原始文件的重要性。特别指出2025年AI结构预测背景下PDB的新角色，并为FDA/EMBL申报提供合规性建议。

2025-12-27 07:00:00 2139

原创 RFdiffusion2: David Baker及MIT团队深度生成模型用于原子级酶活性位点支架构建，本地安装及问题解决

本文提供了RFdiffusion2完整的安装指南，包括cond环境配置、依赖项安装及常见问题解决方案，支持通过Apptainer容器运行示例。RFdiffusion2是由David Baker及MIT团开发的新型AI蛋白质设计工具，可直接从原子级催化基团(theozyme)生成精确匹配的酶骨架，突破了传统方法依赖预定义残基位置的限制。该模型在41个活性位点测试中全部成功，实验验证显示仅需不到96个序列即可获得活性酶。RFdiffusion2实现了从纯化学原理到功能性酶的全自动设计，为酶工程领域带来重大突破。

2025-12-25 17:45:01 1088

原创 EvoBind2: 基于蛋白质序列信息设计线肽及环肽结合分子

本文提供EvoBind的介绍，本地安装以及使用方法，并提供自动化脚本提取最优结果，为新型治疗性多肽设计提供了高效解决方案。该方法摆脱了对靶标结构的依赖，实现了从单一序列出发的端到端肽结合剂设计。本研究提出EvoBind2方法，仅需靶蛋白序列即可设计新型线性和环状肽结合剂。该方法通过改进版AlphaFold2迭代优化肽序列与结构，结合对抗性验证和实验评估，成功设计了高亲和力肽结合剂（最优线性肽Kd=7.5nM，比野生型提高162倍）。

2025-12-24 17:45:00 1082

原创 PepINVENT: 基于生成式强化学习生成包含非天然氨基酸多肽的开源框架，本地安装及简便使用说明

文章详细介绍了PepINVENT在本地安装配置方法，包括克隆GitHub仓库、创建conda环境、配置JSON参数文件等步骤，并提供了序列转换脚本以简化输入准备。PepINVENT是由阿斯利康和哥德堡大学联合开发的基于生成式强化学习的开源多肽设计框架。该工具通过结合Transformer架构和强化学习，能够生成包含天然与非天然氨基酸的新型多肽，显著拓展了多肽设计的化学空间。

2025-12-23 17:45:00 899

原创 ODesign: 全模态智能分子设计师，实现核酸/蛋白质/小分子多形态分子的一键式设计，conda环境配置及使用介绍

本文提供完整的本地部署方案，支持Ubuntu22.04+CUDA12.1环境下的conda安装。ODesign支持蛋白质柔性/刚性设计、小分子配体设计等场景，预测推理效率高。ODesign是全球首个通用分子设计AI模型，由临港实验室联合国际顶尖科研机构开发。该模型突破传统单模态限制，实现对蛋白质、核酸、小分子等多种生物分子的统一表征与协同生成。核心技术包括多层级分子表征体系、多尺度条件控制机制等五大模块，在11项标准任务中性能全面领先。

2025-12-21 15:13:10 1040

原创 NeuralPLexer: 多尺度生成模型用于预测蛋白-配体复合物，介绍、详细安装及使用

文章详细说明了安装步骤，包括配置conda环境、安装PyTorch及相关组件。本文介绍了2024年发表在Nature Machine Intelligence上的蛋白质-配体复合物预测模型NeuralPLexer。该模型由NVIDIA和MIT团队开发，能够仅通过蛋白质序列和配体分子输入直接预测复合物结构。NeuralPLexer包含三个核心模块：基于图的化学特征编码器、接触预测模块和等变结构去噪模块，实现了蛋白质-配体盲对接和结合位点结构恢复。

2025-12-20 20:39:49 903

原创 D-I-TASSER: 来自NUS张阳课题组，多结构域蛋白预测CASP排名第一

D-I-TASSER是一种结合深度学习和物理模拟的蛋白质结构预测方法，在CASP15盲测中表现优于AlphaFold2/3。该方法通过DeepMSA2构建多序列比对，利用DeepPotential等神经网络预测残基接触/距离，结合蒙特卡洛模拟构建结构模型，并创新性地引入域拆分重组模块处理多域蛋白。基准测试显示其单域蛋白预测TM-score达0.870，比传统方法提升108%；在多域蛋白中比AlphaFold2高12.9%。本文提供官网的安装使用方法以及初步测试。

2025-12-14 17:04:12 992

原创 BoltzGen: 安装与使用，来自MIT团队生成式人工智能开源模型用于大分子binder设计

本文汇总介绍了MIT团队带来的开源AI项目BoltzGen的原理和conda环境配置、命令行参数说明和简单使用体验。该项目完全开源，提供完整的模型权重、训练代码和使用工具链，包括和结果分BoltzGen是一种创新的全原子生成式扩散模型，专为设计蛋白质、肽和核酸结合剂而开发。该模型统一了结构预测和分子设计，支持针对各类生物靶标（包括蛋白质、核酸和小分子）的高亲和力结合剂生成。BoltzGen已通过大规模实验验证，成功设计出针对多种新型靶标的纳米抗体、微型蛋白等结合剂。

2025-11-10 17:45:00 1219

原创 AF3Complex: Georgia Tech团队优于AF3的改进版，用于蛋白复合物结构预测，详细安装及用法

本文介绍了AF3Complex在Linux Ubuntu的详细安装过程及使用记录。AF3Complex在AlphaFold 3的基础上进行了多项关键改进，使其在蛋白质复合物结构预测方面表现优异。AF3Complex不仅继承了先前AF2Complex的改进，还增加了一种新颖的排除配体的方法，使其在多种蛋白质复合物结构预测任务中显著优于AlphaFold 3。

2025-11-09 17:45:00 617

原创 SimpleFold: 苹果公司基于Transformer架构的蛋白质折叠开源模型，安装与体验

本文提供了苹果公司推出的开源蛋白结构折叠生成模型-SimpleFold的文章介绍、Linux系统下的安装及简单试用体验。SimpleFold是一种基于流匹配的新型蛋白质折叠生成模型，摒弃了传统方法中的多序列比对、成对表示和三角更新等复杂架构设计。该模型采用通用Transformer主干网络，通过简化架构实现高效结构预测，并支持从100M到3B不同规模的参数配置。实验表明，SimpleFold在CAMEO22和CASP14基准测试中性能接近甚至超越现有方法，同时显著降低了计算复杂度。

2025-11-08 17:45:00 2085

原创 Boltz-2: 安装及用法，来自麻省理工和AI制药公司 Recursion 的结构与亲和力预测模型，解决小分子药物发现的关键问题

该AI模型由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室与上市AI制药公司Recursion一起开发，双方在Boltz-1的基础之上，通过改进和拓展性能而来。简单来说，Boltz 与 AlphaFold3 一样，均是一种全原子共折叠模型，它将蛋白质折叠或结构预测的概念扩展到DNA、RNA、配体中。该模型不仅可以预测分子相互作用的 3D 结构，还可用于分子设计等下游任务。Boltz-2将亲和力预测与结构建模相结合，提高了预测结构的物理真实感。Boltz-2 在一个大型数据集上进行了训练，该数据集结合了500。

2025-06-14 14:38:58 3032

转载 ChemVLM: 首个开源多模态化学大模型, 从化学图片到化学文本信息

本文提出了ChemVLM，这是首个面向化学领域的开源多模态大型语言模型，旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题。该模型基于VIT-MLP-LLM架构，采用ChemLLM-20B作为基础大型模型，使模型在理解和利用化学文本知识方面具备了强大的能力。

2025-03-26 23:08:42 718

原创 分子动力学软件包Amber24的安装

Amber24 软件包在 AmberTools24 基础上添加了pmemd 程序，该程序类似于AmberTools 中的sander（分子动力学）代码，但在多个 CPU 上提供了（更）更好的性能，并在 GPU 上显著提高了速度。在机器上有安装多块GPU时，可以编译GPU并行版本（即调整 -DMPI=TRUE -DCUDA=TRUE ），实际使用中并不能带来显著的提升，不再展示安装效果。CPU串行版安装是基本配置，将不会安装支持并行的程序，即.MPI的后缀程序，适用于不强制使用CPU并行的场景。

2025-03-22 17:13:56 3664 1

原创 ChemEval: 面向化学领域大模型能力的多层次多维度评估框架

ChemEval 的开发基于一个核心理念：需要一个能够全面评估 LLMs 在化学领域能力的基准测试，它不仅能考察大模型对化学基础知识的掌握，还能评估在高级化学概念方面的理解和应用。目前尽管已经存在一些基准测试，如 MMLU 涵盖了包括化学在内的多个领域共 57 项测评任务，但这些测试大部分仅仅面向基础概念的问答，缺乏对化学领域更深层次能力的评估。在这项研究中建立了一个名为 ChemEval 的基准，专门用于评估化学领域内的大语言模型能力，以填补当前化学领域缺乏多层级、多维度任务体系测评基准的空白。

2025-03-09 09:10:58 1331 1

原创 SMI–TED: IBM推出专用于化学领域的大模型

2024年12月，IBM推出化学大模型SMI-TED（SMILES-based Transformer Encoder-Decoder）：可精准预测分子性质和行为，标志着化学分子预测领域的一项重要技术进展。huggingface开原链接:核心架构：SMI-TED 的技术核心在于其深度双向变压器编码器架构。通过对 SMILES 字符串的精准解析，能够理解分子间复杂的关系。编码器负责将输入的分子信息转换为潜在的表征形式，解码器则根据这些信息逐步生成 SMILES 字符串，确保生成的分子信息准确且连贯。

2025-03-08 23:38:18 1118

原创 ChemLLM: 首个开源科学大模型“浦科化学”

转载介绍 首个开源科学大模型“浦科化学”-ChemLLM。这是一个全面的框架，特点是第一个专门针对化学领域的LLM（大型语言模型）。它还包括ChemData，一个专门为指令微调设计的dataset（数据集），以及ChemBench，一个涵盖九个基本化学任务的强大基准测试。ChemLLM擅长在化学学科中执行各种任务，并具有流畅的对话互动。值得注意的是，ChemLLM在核心化学任务上取得了与GPT-4相当的结果，并且在一般场景下表现出与相似大小的LLMs相当的竞争力。

2025-03-08 23:10:09 2089 1

原创 ChemDFM-X: 跨模态化学材料大模型

本文介绍了首次提出的一种面向化学材料领域的跨模态通用大模型 ChemDFM-X。

2025-03-08 22:44:28 998

原创 Windows系统本地部署DeepSeek-R1+本地知识库+联网搜索+Agent功能

本文记录了Windows11 + Ollama + AnythingLLM，3步快速本地部署DeepSeek-R1模型，支持联网搜索、应用本地知识库和创建Agent功能。

2025-02-22 16:53:18 1708

原创 Ubuntu系统3分钟本地部署DeepSeek-R1蒸馏模型，支持联网

DeepSeek-R1蒸馏模型的3步快速无痛安装与体验，Ubuntu + ollama + Page Assist，支持联网，支持API。

2025-02-20 21:57:40 1168

原创 AlphaFold v3.0.1 conda版本详细安装与使用

2024年11月11日，AlphaFold 3.0.0源代码正式对外开源，仅限非商业用途使用，提供docker版本的使用介绍。本文提供AlphaFold 3.0.1 conda版本的安装及使用方法。

2025-02-19 17:15:17 3806 3

原创 机器学习开源分子生成系列(2)-基于三维形状和静电相似性的DeepFMPO v3D安装及使用

本文是基于 3D 的分子生成方法DeepFMPO v3D的介绍及安装使用。

2024-07-11 17:45:00 1203 1

原创 OmegaFold: 蛋白结构预测深度神经网络模型安装、使用

OmegaFold的工作原理是将蛋白质的序列输入到一个深度神经网络模型中，该模型经过训练可以从序列中学习到蛋白质的结构信息。模型使用的是大量已知结构的蛋白质数据进行训练，并通过比对已知结构与预测结构之间的相似性来评估预测结果的准确性。

2024-04-04 20:08:56 2199 8

原创 Ubuntu系统Psi4 使用conda安装及编译安装

Psi4是一个量子化学软件包，用于计算分子和固体的电子结构。本文提供本地安装及在Python中使用的安装。以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了psi4安装方法，在后续的QM计算将使用到。

2024-03-17 20:37:56 2206

原创 开源分子对接程序rDock使用方法(2)-高通量虚拟筛选HTVS

rDock是一个快速、多功能的开源对接程序，可用于将小分子配体与蛋白质或核酸受体的对接；选用不同的对接模式可以完成考虑受体结合水的分子对接（Docking with explicit waters）以及药效团限制性对接（Docking with pharmacophore restraints），也可以用来做高通量虚拟筛选（HTVS）。本文介绍 rDock采用Multi-Step Protocol进行高通量虚拟筛选HTVS的流程及使用案例。

2024-03-13 19:50:02 1919 2

原创 生物分子体系结构预测开源模型RoseTTAFold All-Atom的conda环境部署及使用

本文提供了生物体系结构预测开源模型RoseTTAFold All-Atom的Conda安装及使用体验。

2024-03-12 10:46:42 5704 23

原创 机器学习开源分子生成系列(1)-DeepFrag的本地部署及使用

本文提供了开源程序DeepFrag的在本地conda版本的部署及使用方法，满足用户避免数据上传到web app使用的需求。

2024-03-08 13:30:28 2015 3

原创 开源分子对接程序rDock使用方法(1)-Docking in 3 steps

rDock是一个快速、多功能的开源对接程序，可用于将小分子配体与蛋白质或核酸受体的对接；选用不同的对接模式可以完成考虑受体结合水的分子对接（Docking with explicit waters）以及药效团限制性对接（Docking with pharmacophore restraints），也可以用来做高通量虚拟筛选（HTVS）。本文介绍 rDock用于受体-配体的标准对接（Docking in 3 steps），为研究其他模式下的分子对接打好基础。

2024-03-08 07:00:00 2677 2

原创 蛋白结构预测RoseTTAFold2的安装及使用

本文介绍了蛋白结构预测开源程序RoseTTAFold2的安装及使用体验。本文介绍了蛋白结构预测开源程序RoseTTAFold2的安装及使用体验，并在实例上与AlphaFold2和ESMFold的表现与耗时做了比较。

2024-03-07 07:00:00 6034 6

原创 Mol2文件处理-拆分、合并、提取名称、计数与格式转换

Mol2格式文件是常用的分子结构存储文件，可以在一个.Mol2文件中记录单个或多个分子的立体结构信息、电荷信息以及其他信息。本文介绍Mol2分子处理的常见操作，包括文件合并与拆分，分子名称修改，分子计数与变量传递等。

2024-03-06 07:00:00 3082

原创 UCSF DOCK 分子对接详细案例（05）- 遗传算法用于分子生成 DOCK_GA

本文是UCSF DOCK的使用案例分享，关于DOCK中基于配体-靶标相互作用的遗传算法用于分子生成，模块名称 DOCK_GA。利用进化原理的构建方法， 包括分子重组、突变和自然选择， 以指导与靶标有特定相互作用的配体的从头设计。DOCK_GA可用于：（1）生成与靶标具有特定相互作用的结构类似物；（2）作为从分子片段生长分子的从头设计方法；（3）作为筛选靶向结合位点分子的方法的补充。

2024-03-05 19:00:00 1633

原创 UCSF DOCK 分子对接详细案例（04）-基于RDKit描述符的分子从头设计DOCK_D3N

本文是UCSF DOCK的使用案例分享，我们将使用DOCK 6.11自带的片段库，使用DOCK/RDKit的 DOCK_D3N功能从头设计分子。在本实例中，我们使用DOCK的通用片段库，使用DOCK_D3N的方式，从头开始为我们的受体构建新的配体，这只是一个运行案例，在实际项目任务中，需要进一步优化加载的片段库、设置合适的片段生长方式、过滤条件等，不断生成接近预期的目标新分子。

2024-03-04 18:00:00 1790 2

原创 UCSF DOCK 分子对接详细案例（03）-分子从头设计de novo Design

本文是UCSF DOCK的使用案例分享，包括DOCK 6.11的de novo Design 模块包含的三项功能：（3）用户自定义生成片段库并实现Focused De Novo Design在本实例中，我们使用DOCK的通用片段库，从头开始为我们的受体构建新的配体；也使用DOCK片段数据库构建功能建立片段数据库用于分子生成。

2024-03-03 07:00:00 2184 1

原创 UCSF DOCK 分子对接详细案例（02）-并行用于高通量虚拟筛选

本文是UCSF DOCK的高通量虚拟筛选的使用案例分享，内容包括：（1）高通量虚拟筛选及数据库过滤；（2）对虚拟筛选结果进行能量最小化；（3）通过描述符等重新打分，综合排序。

2024-03-02 00:12:03 2309

原创 UCSF DOCK 分子对接详细案例（01）- rigid, fixed anchor, flexible dock

本文是UCSF DOCK的使用案例分享，包括：（1）配体、受体输入文件处理；（2）分子对接；（3）配体-受体相互作用中范德华与静电能量分解的指纹footprint。

2024-03-01 19:45:33 2349

Amber 16 Reference Manual 官方软件说明书
Amber 16 Reference Manual 官方软件说明书

2025-03-24

Amber16+分子模拟与计算化学的软件+生物分子（如蛋白质、核酸）的动态模拟+药物设计+膜蛋白研究及能量计
Amber16 是一款在分子模拟与计算化学领域广泛应用的软件工具。它广泛应用于生物化学、药物设计、生物分子、生物大分子以及材料科学中的分子动力学模拟和相关计算研究。 用途 1. 生物分子模拟：模拟蛋白质、核酸、多糖等生物大分子的动态行为，研究其结构与功能的关系。 2. 药物设计与分子对接：分析小分子药物与生物靶标的结合模式，优化药物设计。 3. 膜蛋白模拟：利用 Lipid16 力场模拟磷脂双分子层，研究膜蛋白的结构与功能。 4. 能量计算与优化：进行能量最小化、自由能计算等，研究分子间的相互作用。 5. 轨迹分析：分析模拟轨迹，计算均方位移、RMSD、RMSF 等参数。 6. 力场转换与扩展：支持多种力场的转换和扩展，例如 CHARMM、AMOEBA。 技术关键词 - 分子动力学（MD）：通过数值模拟研究分子在一定时间内的运动。 - 力场（Force Field）：如 Amber 力场、Lipid14 力场，用于描述分子间的相互作用。 - GPU 加速：PMEMD 模块支持 GPU 加速，显著提高计算效率。

2025-03-24

AmberTools17+分子模拟与计算化学+Amber分子动力学软件套件的重要组成部分+用于生物分子和生物大
AmberTools17介绍 用途 1. 分子动力学模拟：用于模拟生物分子（如蛋白质、核酸、多糖等）在不同环境下的动态行为。 2. 分子对接：研究小分子药物与生物靶标之间的相互作用。 3. 能量最小化与自由能计算：优化分子结构，计算分子间的相互作用能。 4. 轨迹分析：分析模拟过程中分子的运动轨迹，计算均方位移、RMSD、RMSF等。 5. 氢键分析、键长、键角、二面角计算：研究分子的几何结构。 6. 力场转换：将其他力场（如CHARMM、AMOEBA）转换为Amber格式。 7. GPU加速：从Amber14开始，PMEMD模块支持GPU加速。

2025-03-24

openmpi-1.10.0， 是一种开源的高性能消息传递接口（MPI）实现，属于高性能计算技术领域 它用于分布式内存系统中的并行计算，支持多种操作系统和网络互联
OpenMPI 是一种开源的高性能消息传递接口（MPI）实现，属于高性能计算（HPC）技术领域。它用于分布式内存系统中的并行计算，支持多种操作系统（如 Linux、Windows、MacOS）和网络互连（如 TCP/IP、InfiniBand）。OpenMPI 广泛应用于科学计算（如天气预报、分子模拟）、工程计算（如流体动力学）和人工智能（如机器学习）等领域。 技术关键词：MPI、并行计算、高性能计算、分布式内存、消息传递。 内容关键词：科学计算、工程计算、机器学习、多线程支持。

2025-03-24

Amber 14 Reference Manual-官方软件说明书
Amber 14 Reference Manual 官方软件说明书 Amber 14 是一款用于分子模拟与计算化学的软件，其配套的CPPTRAJ工具可用于分析模拟数据，如加载拓扑文件和轨迹文件、指定分析动作、处理轨迹等。CPPTRAJ支持多种分析功能，如计算原子间距离、查看分子信息等，并且可以通过命令行交互或批处理模式运行

2025-03-24

Amber14 是一款用于分子模拟与计算化学的软件 它主要用于生物分子（如蛋白质、核酸）的动态模拟、药物设计、膜蛋白研究及能量计算等 支持 GPU 加速、QM/M等
Amber14 是一款在分子模拟与计算化学领域广泛应用的软件工具，属于 Amber 系列软件的第 14 个版本。它广泛应用于生物化学、药物设计、生物分子、生物大分子以及材料科学中的分子动力学模拟和相关计算研究。 用途 1. 生物分子模拟：模拟蛋白质、核酸、多糖等生物大分子的动态行为，研究其结构与功能的关系。 2. 药物设计与分子对接：分析小分子药物与生物靶标的结合模式，优化药物设计。 3. 膜蛋白模拟：利用 Lipid14 力场模拟磷脂双分子层，研究膜蛋白的结构与功能。 4. 能量计算与优化：进行能量最小化、自由能计算等，研究分子间的相互作用。 5. 轨迹分析：分析模拟轨迹，计算均方位移、RMSD、RMSF 等参数。 6. 力场转换与扩展：支持多种力场的转换和扩展，例如 CHARMM、AMOEBA。 技术关键词 - 分子动力学（MD）：通过数值模拟研究分子在一定时间内的运动。 - 力场（Force Field）：如 Amber 力场、Lipid14 力场，用于描述分子间的相互作用。 - GPU 加速：从 Amber14 开始，PMEMD 模块支持 GPU 加速，显著提高计算效率。

2025-03-24

AmberTools14属于分子模拟与计算化学技术领域，是Amber分子动力学软件套件的重要组成部分 它主要用于生物分子和生物大分子的模拟与计算研究
AmberTools14介绍 用途 1. 分子动力学模拟：用于模拟生物分子（如蛋白质、核酸、多糖等）在不同环境下的动态行为。 2. 分子对接：研究小分子药物与生物靶标之间的相互作用。 3. 能量最小化与自由能计算：优化分子结构，计算分子间的相互作用能。 4. 轨迹分析：分析模拟过程中分子的运动轨迹，计算均方位移、RMSD、RMSF等。 5. 氢键分析、键长、键角、二面角计算：研究分子的几何结构。 6. 力场转换：将其他力场（如CHARMM、AMOEBA）转换为Amber格式。 7. GPU加速：从Amber14开始，PMEMD模块支持GPU加速。

2025-03-24

ucsf-chimerax-1.7.1ubuntu22.04-amd64.deb Ubuntu22版本
UCSF ChimeraX**是一种分子可视化软件，用于在生物科学研究中探索大型分子结构的三维结构和功能。 ChimeraX是UCSF Chimera的继任者，它在之前版本的基础上进行了重写和重新设计，提供了更强大的功能和更直观的用户界面。ChimeraX的主要目标是处理大型分子结构的可视化和分析，尤其是那些在实验中难以观察或理解的复杂结构。 ChimeraX支持多种常见的分子文件格式，包括PDB、MRC、EMDB等。它可以加载和显示分子结构，并提供各种工具和功能来操纵和分析这些结构。用户可以通过旋转、平移和缩放来查看和操纵结构，也可以使用剖面图、表面网格、轮廓和草图等可视化效果来呈现结构的不同方面。此外，ChimeraX还提供了一系列的分析工具，如结构比对、密度图显示、电荷计算和互动式模型构建等。 ChimeraX还支持脚本编程，允许用户通过编写Python脚本来自动化任务和批量处理数据。这使得ChimeraX在高通量计算和大规模数据分析中特别有用。

2024-03-03

UCSF DOCK 分子对接详细案例（04）-基于RDKit描述符的分子从头设计DOCK-D3N-输入文件.tar.xz
本资料是UCSF DOCK的使用案例分享的输入资料，将使用DOCK 6.11自带的片段库，使用DOCK/RDKit的 DOCK_D3N功能从头设计分子。便于使用者直接从这部分设计工作开始，不需花时间来准备输入文件。

2024-03-03

分子作图、处理、可视化工具chimera-1.17.3-linux-x86-64.bin，Linux版本
分子作图、处理、可视化工具chimera-1.17.3-linux_x86_64.bin，Linux版本。 **UCSF Chimera**是一种用于可视化和分析生物分子结构的计算机程序。它是由加州大学旧金山分校的计算机图形实验室开发的，旨在帮助研究人员更好地理解生物分子的结构和功能。 UCSF Chimera可以用于显示和操纵蛋白质、核酸和其他生物分子的三维结构。它可以从各种来源获取分子结构数据，包括从实验室得到的数据、计算模型和公开可用的数据库。 UCSF Chimera具有强大的可视化功能，可以生成高质量的图像和动画，以展示分子的结构和动态变化。它还提供了一系列工具和功能，用于分析和比较不同分子的结构、计算物理属性以及进行分子对接和模拟等操作。 除了基本的可视化和分析功能，UCSF Chimera还支持各种插件和扩展，可以根据用户的需求进行定制和扩展功能。它在生物结构研究、药物发现、生物工程等领域得到了广泛的应用。

2024-03-03

chimera-1.17.3-win64.exe 分子作图、处理、可视化工具Windows版本
分子作图、处理、可视化工具chimera-1.17.3-linux_x86_64.bin，Windows版本。 **UCSF Chimera**是一种用于可视化和分析生物分子结构的计算机程序。它是由加州大学旧金山分校的计算机图形实验室开发的，旨在帮助研究人员更好地理解生物分子的结构和功能。 UCSF Chimera可以用于显示和操纵蛋白质、核酸和其他生物分子的三维结构。它可以从各种来源获取分子结构数据，包括从实验室得到的数据、计算模型和公开可用的数据库。 UCSF Chimera具有强大的可视化功能，可以生成高质量的图像和动画，以展示分子的结构和动态变化。它还提供了一系列工具和功能，用于分析和比较不同分子的结构、计算物理属性以及进行分子对接和模拟等操作。 除了基本的可视化和分析功能，UCSF Chimera还支持各种插件和扩展，可以根据用户的需求进行定制和扩展功能。它在生物结构研究、药物发现、生物工程等领域得到了广泛的应用。

2024-03-03

ChimeraX-1.7.1.exe 支持Windows 10 和Windows11
UCSF ChimeraX**是一种分子可视化软件，用于在生物科学研究中探索大型分子结构的三维结构和功能。 ChimeraX是UCSF Chimera的继任者，它在之前版本的基础上进行了重写和重新设计，提供了更强大的功能和更直观的用户界面。ChimeraX的主要目标是处理大型分子结构的可视化和分析，尤其是那些在实验中难以观察或理解的复杂结构。 ChimeraX支持多种常见的分子文件格式，包括PDB、MRC、EMDB等。它可以加载和显示分子结构，并提供各种工具和功能来操纵和分析这些结构。用户可以通过旋转、平移和缩放来查看和操纵结构，也可以使用剖面图、表面网格、轮廓和草图等可视化效果来呈现结构的不同方面。此外，ChimeraX还提供了一系列的分析工具，如结构比对、密度图显示、电荷计算和互动式模型构建等。 ChimeraX还支持脚本编程，允许用户通过编写Python脚本来自动化任务和批量处理数据。这使得ChimeraX在高通量计算和大规模数据分析中特别有用

2024-03-03

UCSF DOCK 分子对接详细案例（03）-分子从头设计de novo Design.tar.xz
https://bbdrug.blog.youkuaiyun.com/article/details/136388328，案例资料，输入文件。 在本实例中，我们将使用DOCK的通用片段库，从头开始为我们的受体构建新的配体： 首先，展示通用的Generic de novo design，随后是基于anchor的优化生成De Novo Refinement，最后是基于用户自定义生成片段库的Focused De Novo Design。

2024-03-02

UCSF DOCK分子对接 指纹查看python脚本 plot-footprint-single-magnitude.py
配体-受体相互作用中范德华与静电能量分解的指纹footprint查看，适用于DOCK对接结果。 输出指纹图片。官网链接打不开时，备用。

2024-03-01

UCSF DOCK 分子对接详细案例（01）输入文件
UCSF DOCK 分子对接详细案例（01）输入文件,可作为案例复现的对照。

2024-03-01

计算化学+分子模拟+分子力场说明文档+TRIPOS，SYBYL
本文档是计算化学分子模拟领域的分子力场说明文档，介绍TRIPOS分子力场，Kollman 分子力场，AMBER分子力场和默克MMFF分子力场。内容包括SYBYL分子力场，原子电荷，能量最小化，分子动力学，扭转能等等物理的能量计算方法以及TRIPOS立场参数生成原理。

2024-02-28

Tripos Mol2 Format File，分子结构 mol2格式文件的详细介绍
文件扩展名 MOL2 有 一 种文件类型，并且与 二 种不同的软件程序相关联，但主要相关联软件程序是由 Open Babel development team开发的 Open Babel。 通常这些被格式化为 Tripos Mol2 Format File。 这些文件大多数被归类为 Data Files。

2024-02-24

分子对接机器学习打分函数GB-score文章
https://doi.org/10.1002/minf.202200135 GB-score: Minimally designed machine learning scoring function based on distance-weighted interatomic contact features All Python codes, PDB IDs for all training and test sets, and Jupyter notebook for repeating this report are provided in GitHub (https://github.com/miladrayka/GB_Score).

2024-02-23

PyMOL-2.5在Linux系统上的版本，用于分子结构展示
PyMOL_2.5在Linux系统上的版本，用于分子结构展示

2024-02-18

rDock Reference Guide.pdf
开源分子对接软件rDock的用户指南文档。rDock可以实现蛋白-配体，RNA-配体的分子对接，也可以用于高通量虚拟筛选，可以在对接过程中加入药效团限定，提高虚拟筛选的命中率。适用于部署在单机或者HPC用于虚拟筛选。

2024-02-17

Pymol-1.8-win-7-64bit
Pymol_1.8_win-7_64bit安装包

2024-02-17

Torque Resource Manager Administrator Guide 6.1.3

torque 6.1.3版本的user guide，详细介绍了torque的安装部署，适用于集群用户的参考，以及排除安装、使用的疑难问题。

2024-02-17

Torque Resource Manager Administrator Guide 5.1.3
torque 5.1.3版本的user guide，详细介绍了torque的安装部署，适用于集群用户的参考，以及排除安装、使用的疑难问题。

2024-02-16

Torque-5.1.3
Torque作为一款开源免费的PBS排队管理系统，被许多使用服务器和集群的小组广泛使用。

2024-02-16

Linux化学结构编辑软件JDRaw
可以在、Linu系统中用来编辑化学结构式，包括2D结构，Markush结构，

2024-02-16

ledock-hts-mod.sh
ledock_hts.sh是基于LeDock，采用GNU Parallel和Slurm，在集群上用来高通量虚拟筛选的脚本，可以部署在单机或者HPC。脚本来源：https://github.com/cemilcansaylan/ledock_hts. 原脚本存在一些typo，使用的话需要做一些调整。调整后的脚本ledock_hts_mod.sh可在此下载。

2024-02-08

这是AlphaFold运行bash脚本更新版本，适用于AF2.1及以后，新脚本名称run-alphafold23.sh
对于AF2.1以后的版本，run_relax 已被models_to_relax替代，为了顺利运行run_alphafold.sh，笔者对 -r 参数做了修改，保持默认对最优输出结构（5个输出中pLDDT最高的1个）做relax（models_to_relax=“best”）。 新脚本命名为run_alphafold23.sh，脚本内容、使用方法和脚本使用示例如原文。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40192882/article/details/135993286

2024-02-03

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