boltz

Boltz 是一系列用于生物分子相互作用预测的模型家族。Boltz-1 是首个达到 AlphaFold3 精度的完全开源模型。我们最新的研究成果 Boltz-2 则是一款新型生物分子基础模型，它通过联合建模复合物结构与结合亲和力，超越了 AlphaFold3 和 Boltz-1，向精准分子设计迈出了关键一步。Boltz-2 是首个精度逼近基于物理学的自由能微扰（FEP）方法的深度学习模型，同时运行速度提升 1000 倍，使早期药物研发阶段的精准计算机虚拟筛选成为可能。

项目地址 https://github.com/jwohlwend/boltz/

安装配置¶

软件安装¶

$ module load Python/3.11.4  GCC/9.4.0 
$ pip3.11 install --prefix=$HOME/opt/bio/software/boltz/2.2.1 "pandas<3.0"  boltz[cuda]

数据下载¶

软件第一次运行时会自动从 huggingface 上下载权重数据，由于国内网络原因，不能直接从其官网上下载，这里从国内 huggingface 的镜像网站上下载好。

$ mkdir weight && cd weight
$ wget https://hf-mirror.com/boltz-community/boltz-2/resolve/main/mols.tar
$ wget https://hf-mirror.com/boltz-community/boltz-2/resolve/main/boltz2_conf.ckpt
$ wget https://hf-mirror.com/boltz-community/boltz-2/resolve/main/boltz2_aff.ckpt
# 注意需要解压，否则使用时报错
$ tar xf mols.tar

集群使用¶

# 集群上已下载好权重文件，并通过环境变量 BOLTZ_CACHE 设置了权重路径，无需另外下载、处理
$ module load boltz/2.2.1

使用举例¶

# 使用官方示例数据
$ git clone https://github.com/jwohlwend/boltz/
$ cd boltz
$ module load boltz
# --use_msa_server 使用远程的 msa 服务器生成 msa
# 注意在 GPU 节点运行，且联网
$ boltz predict  --use_msa_server ./examples/affinity.yaml
# 查看结果
$ cat  boltz_results_affinity/predictions/affinity/affinity_affinity.json 
{
    "affinity_pred_value": 2.2774434089660645,
    "affinity_probability_binary": 0.3733738660812378,
    "affinity_pred_value1": 2.539717197418213,
    "affinity_probability_binary1": 0.3085419535636902,
    "affinity_pred_value2": 2.015169858932495,
    "affinity_probability_binary2": 0.4382058084011078
}
# 结构文件
$ ls  boltz_results_affinity/predictions/affinity/affinity_model_0.cif

运行本地 MSA （todo）

https://github.com/sokrypton/ColabFold/wiki#local-msa-generation

参考：

https://github.com/jwohlwend/boltz/blob/main/docs/prediction.md

https://www.rowansci.com/blog/boltz2-faq

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