Boltz：生物分子相互作用预测模型

Boltz 是一系列开源模型，用于预测生物分子复合物结构及结合亲和力，支持早期药物发现中的虚拟筛选与先导优化。

这个工具是什么

Boltz 是生物分子相互作用预测模型系列，由 jwohlwend 开发并维护。Boltz-1 是首个接近 AlphaFold3 精度的完全开源模型；Boltz-2 在此基础上联合建模复合物结构与结合亲和力，是首个接近基于物理的自由能扰动（FEP）方法精度的深度学习模型，且运行速度快 1000 倍。所有代码和权重均以 MIT 许可证提供，可免费用于学术和商业用途。技术细节见 Boltz-1 和 Boltz-2 技术报告。

核心能力

• 联合预测生物分子复合物结构与结合亲和力
• 提供两个亲和力输出：结合概率与预测亲和力值
• 支持批量处理多个 YAML 输入文件
• 完全开源，MIT 许可证，代码与权重可自由使用

科研中的典型用法

• 在 hit-discovery 阶段，使用 affinity_probability_binary 从诱饵分子中识别结合物
• 在 hit-to-lead 和 lead-optimization 阶段，使用 affinity_pred_value 评估结合亲和力变化
• 预测蛋白质-配体等生物分子复合物的三维结构

快速上手

推荐在全新的 Python 环境中安装。使用 PyPI 安装：pip install boltz[cuda] -U；或从 GitHub 克隆后运行 pip install -e .[cuda]。仅 CPU 或非 CUDA GPU 环境请去掉 [cuda]，但速度会显著变慢。运行预测：boltz predict input_path --use_msa_server，其中 input_path 为描述生物分子和待预测属性的 YAML 文件或目录。更多选项见 boltz predict --help 和预测文档。

生态与相近工具

同领域有 AlphaFold3、Chai-1 等模型。Boltz-1 是首个接近 AlphaFold3 精度的完全开源模型；Boltz-2 进一步联合建模结构与亲和力，并接近 FEP 方法精度。与这些工具相比，Boltz 以 MIT 许可证提供代码和权重，便于学术和商业使用。评估代码和训练代码将陆续更新，目前训练代码仅支持 Boltz-1。

项目信息

• 仓库：jwohlwend/boltz
• 星标：4,211　·　派生：898
• 主要语言：Python
• 许可证：MIT
• 最近提交：2026-05-29

本文属于《学科研究工具知识库 · 化学》第 1 篇（按 GitHub 星标排序）。收录标准：该学科公开可获取的开源研究工具，星标与活跃度为主要参考，不代表对其性能或适用性的背书；选型前请结合自身场景评估。