Boltz-2: estrutura e afinidade em uma passada

Memória de vídeo

24 GB

Instalação

~15 min

Acesso

porta 8888

Cobrança

por hora, em reais

O Boltz-2 prevê a estrutura 3D de proteínas, DNA, RNA e ligantes e, no mesmo passo, estima a afinidade de ligação — com precisão que se aproxima de métodos atomísticos sendo ordens de grandeza mais rápido. Licença MIT e pesos abertos, sem acesso restrito.

Modelo aberto que prevê a estrutura 3D de proteínas, DNA, RNA e ligantes e ainda estima a afinidade de ligação, com precisão próxima a métodos atomísticos e ordens de grandeza mais rápido. Licença MIT e pesos abertos, sem o acesso restrito do concorrente mais conhecido. Vem em um JupyterLab com exemplo pronto para a primeira predição.

Para que serve

• Triagem virtual de candidatos por afinidade prevista, em lote
• Estrutura de complexo proteína-ligante para desenho de fármaco
• Pesquisa acadêmica sem esperar fila de cluster compartilhado
• Licença MIT e pesos abertos: reprodutível e sem pedido de acesso

Como subir

1. Crie sua conta e adicione saldo em reais (Pix ou cartão, sem mensalidade).
2. No console, escolha o template Boltz-2 e a máquina — o próprio console esconde as que não atendem ao requisito.
3. Em cerca de 15 minutos a instalação termina e o endereço de acesso aparece no painel, na porta 8888.

Terminou? Basta destruir a máquina: a cobrança para junto. Nada de contrato ou franquia mínima.

Perguntas frequentes

Qual a diferença para o AlphaFold 3?

Os pesos e o treino do AlphaFold 3 têm acesso restrito; o Boltz-2 é MIT e aberto, e ainda prevê afinidade de ligação, que o outro não entrega.

Quanta memória de vídeo preciso?

24 GB atendem a maioria dos alvos. Complexo muito grande pede placa maior.

Os dados da minha pesquisa saem da máquina?

Só se você usar o servidor público de alinhamento múltiplo, que é opcional. Gerando o alinhamento localmente, nada sai da instância.

Templates relacionados