云上大规模蛋白结构预测最佳实践
蛋白质的三维结构预测被广泛应用于药物研发。然而，AlphaFold 等工具对 GPU 资源和存储要求极高，实现大规模并发结构预测具有挑战性。为解决这一问题，我们推出了蛋白结构预测工作台解决方案。本文通过实际用户案例展示如何利用该工作台在云上高效执行数百个并发蛋白质结构预测任务，并归纳出构建云端蛋白结构预测平台的最佳实践。
蛋白质的三维结构与生物功能密切相关，了解其结构对药物开发至关重要。AI算法如AlphaFold提高了结构预测的准确性，但需要大量计算资源。为此，开发了蛋白结构预测工作台（PFW），提供作业、资源和环境管理功能，支持高效的云端预测。通过优化I/O性能，PFW显著提升了预测作业的处理能力和效率，为生命科学领域提供了重要参考。
