Boltz：开放结构预测工具的安装与使用

Boltz（MIT，Boltz-1 / Boltz-2）是 AlphaFold3 级别生物分子复合物结构预测的开源实现，最大特点是代码与权重都采用 MIT 许可——商业使用没有限制。在 AF3 官方权重受非商业条款约束、HelixFold3 同样受限的背景下，这一点让它成为工业界最实际的选择之一。

安装与推理

pip install boltz

# 最简单：一个 FASTA 就能跑
boltz predict input.fasta --use_msa_server --out_dir results/

# 复杂体系用 YAML 描述
boltz predict complex.yaml --use_msa_server --diffusion_samples 5

--use_msa_server 调用远程 MSA 服务，省掉本地几百 GB 序列数据库，这是它上手体验远好于 OpenFold 的关键。注意：走远程意味着序列会离开本地，敏感靶点序列不要用这个选项，改为本地 MSA。

输入格式

version: 1
sequences:
  - protein:
      id: A
      sequence: MVTPEGNVSLVDESLLVGVTDEDRAVRSAHQFYERLIGLWA...
  - ligand:
      id: B
      smiles: "N[C@@H](Cc1ccc(O)cc1)C(=O)O"
properties:
  - affinity:
      binder: B

YAML 里可以混合蛋白链、DNA/RNA、小分子配体（SMILES 或 CCD 代码）、修饰残基。Boltz-2 还能输出结合亲和力预测（properties.affinity），这是它超出纯结构预测的一步——官方报告其亲和力预测速度远快于 FEP 而精度接近，但用于决策前仍应在自家体系上验证。

置信度怎么读

实际使用建议

• 多采样取共识：--diffusion_samples 5 以上，看不同采样是否收敛到一致构象。发散说明该体系预测不可靠，这个信号比单次的高置信度更有价值。
• 配体姿势要交叉验证：与传统对接结果比对，并跑 PoseBusters 类物理检查。结构预测模型给的配体姿势不能直接当对接结果用。
• 算力：单体系推理通常在消费级 GPU（≥16 GB）上可行，大复合物需要更多显存；比 AF2 系整体更友好。
• 版本演进快：Boltz-1 到 Boltz-2 在精度和功能上变化明显，用之前先看当前版本的能力说明。

延伸资源

• 教程：020《Boltz 教程》；对照实现：190《HelixFold3》、191《OpenFold》、193《Chai-1》；
• 结构预测置信度与局限见「结构与模拟」模块；
• 自由能计算对照：201《OpenFE》、203《Perses》。