杰西·埃利斯（Jessie a Ellis）
2025年6月12日13:32
NVIDIA与MMSEQS2的合作使用GPU加速度增强了蛋白质序列对齐，有望在AI驱动的药物发现和蛋白质设计方面取得重大进步。
在开创性的发展中，NVIDIA与MMSEQS2合作，加速了蛋白质序列对齐，这是现代生物学和医学中的关键过程。根据NVIDIA的一篇文章，这种合作利用GPU加速度来增强AI驱动的药物发现，结构预测和蛋白质设计。
蛋白质序列比对的意义
蛋白质序列比对对于理解基因功能和进化关系至关重要，这可以为药物开发提供信息。通过将新蛋白与已知序列进行比较，科学家可以推断出其结构和功能，从而确定有希望的药物靶标和引起疾病的突变。但是，基因组数据的快速扩展挑战了传统的一致性工具。
对齐技术的进步
从历史上看，爆炸等工具在1990年代加速搜索过程方面至关重要。但是，随着数据的增长，需要更有效的算法。在2010年代开发的MMSEQS2的运行速度超过400倍，使其在基因组注释和药物发现中必不可少。随着数据量的升级，向GPU加速度的转移变得越来越重要。
MMSEQS2-GPU：飞跃
MMSEQS2-GPU利用GPU特异性加速度在CUDA上执行多个序列比对，从而明显超过了先前的方法。 GPU版本采用了一种并行算法，该算法直接在没有空白的情况下进行比对，从而提高速度和效率。主要进步包括在八个GPU上最多可实现100个TCUP，以及蛋白质序列搜索的大量成本降低。
对AI驱动的工作流程的影响
更快的多个序列比对（MSA）对AI驱动的工作流有很大的影响。例如，与传统方法相比，它们在AlphaFold2等模型中的推理和训练时间占据了23倍的推理和训练时间。这种加速能够大大节省成本和药物发现过程的效率。
生物信息学的未来方向
NVIDIA和MMSEQS2之间的合作代表了蛋白质科学方面的重大进步，从而可以更快地了解功能，进化和药物发现。随着AI越来越多地将一致性整合到预测工作流程中，GPU加速度继续重新定义分子研究，并有望在医学和生物技术方面取得更大的突破。
有关更详细的见解，请访问NVIDIA网站上的原始文章。
图像来源：Shutterstock
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