生物分子co-folding工具boltz-2试用心得 (2025年9月)

student0618

0. 前言

说起直接用蛋白/核酸序列/SMILES直接作结构预测、又可以用作蛋白-蛋白/蛋白-核酸/蛋白-小分子建模的工具， 目前最热门的可说是的AlphaFold 3 (AF3) 和 RoseTTafold-All Atom。

其中，AF3号称最准确，甚至很多文献现在都用AF3作标准/目标。可是AF3它的条款限制极多也有些混乱，使它的用途有限，尤其是一些产学合作相关项目不能用。(AF3 在线/本地版还分几个不同条款，详见V. 备注。它的在线服务器、本地source code、本地下载model weight、甚至是程序output的使用条款都分一个文件；下载AF3 model parameters到本地还要填写google form申请。)

再者，AF3和RoseTTafold-AA这两个工具要在本地使用门槛较高，需要NVIDIA GPU、较新的CUDA、及至少500-700GB的储存空间。这增加了一般研究者在有限的预算下想利用co-folding方法作前期研究的难度(如用作虚拟筛选等目的)。

Boltz-2 是MIT及Recursion开发的开源免费模型，给建模/对接等任务提供一个比AF3等更亲民、更有弹性的选择。和AF3一样，它是用机器学习co-folding预测蛋白结构、蛋白-蛋白/核酸结合、生物分子-小分子结合等。在这以上，boltz-2的目的是达到接近AF3 的准确度同时、加上蛋白-小分子affinity prediction，令小分子筛选可以直接用cofolding 方法预测结合模式、同时预测FEP+准确度的binding affinity。提供了除pTM/iPTM等confidence metrics以外的判断蛋白-小分子co-folding预测结果的选择。

由于boltz-2的工作流将multi-sequence alignment (MSA) 分到第三方MSA server，省去了下载database的储存空间；提供cpu/gpu 选项也使它可以适用于更多硬件，预算有限的研究者更易使用。

使用条款方面，boltz是开源MIT license的，可商用，也特意明文写出"can be freely used for both academic and commercial purposes"，对研究显然更友善、提供更多弹性。

以下分享这几个月试用boltz-2的一些心得，给对这开源工具有兴趣的人作参考。时间所限，只会写大概的流程；也没办法有系统地测速度。详细使用说明和benchmark请参阅github上的instructions及文章。


I. 软件

网址

• https://boltz.bio/boltz2
  

github repo (包括最新的版本+文档+输入模板)

• https://github.com/jwohlwend/boltz
  

原文还没在期刊发表，preprint在bioRxiv

• boltz-2 https://doi.org/10.1101/2025.06.14.659707
• boltz-1 https://doi.org/10.1101/2024.11.19.624167
  

II. 安装流程

参考 https://github.com/jwohlwend/bol ... v-file#installation，大致流程如下：

• 建立一个新的python 3.12 的conda 环境并activate
• 使用最新版本的话从github安装：git clone https://github.com/jwohlwend/boltz ，然后根据README内容使用恰当的pip install指令
• 安装成功用 boltz predict --help 可以看到使用说明
  

值得一提的是Model weight及data的下载：

• 首次运行boltz时，它会自动下载+解压约 8GB至 --cache 指定的目录 (预设 ~/.boltz)。建议先跑个很小的job来下载。
• 集群安装要注意计算节点能不能连到外网，不然最好先自行下载model checkpoint 及小分子database (下载url 可以在github repo的src/boltz/main.py 代码内找) 。
• 选用 boltz-2 时自动下载到 --cache 目录的有3个文件 (boltz2_aff.ckpt boltz2_conf.ckpt mols.tar) 及1个目录 (mols/ )，mols/ 目录下有>45,000 pkl 文件。
• 下载成功的话，以后再跑时 --cache 指定同一目录就不会再下载了，boltz会自动调用。
  

如果使用 MSA server 功能需要登入用信息或API key，预设是用ColabFold 的MMseqs2。不想通过boltz用在线MSA server的用户可以自己提供msa结果(yaml 输入文件指定msa 的path)，或者选择不用msa直接predict (准确度较低)。

其他使用方法及示例可参考官方文档及github的Example文件。预测结果给的output说明在prediction.md文档也写得很清楚，就不重复了。
https://github.com/jwohlwend/boltz/blob/main/docs/prediction.md


III. 试用感想 (2025年9月)
(2025年10月注：自行提供的msa有bug, 见 http://bbs.keinsci.com/forum.php ... 52658&fromuid=64740 及 https://github.com/jwohlwend/boltz/issues/587)
github的examples用一个cpu跑也可以几小时内跑完，4090 gpu跑几分钟。以examples目录的affinity.yaml (修改了以使用分开预备的的msa文件) 爲例：

• CPU: total 45mins (structure prediction 30mins19sec + Affinity prediction 14min2sec)
• GPU: total ~2mins
  

我没时间测更大的体系，也没试通过boltz自动使用MSA server 作sequence alignment，只试了分开下预备的MSA (不想在测试用的电脑放任何密码和API key)。yaml输入文件也算是清晰明瞭，基本用法也不难用。不过更高级的设定如指定口袋放小分子等我还没试。

boltz-2 目前也有不少限制，如：

• 提供pdb/cif 模板作prediction只支持蛋白模板。
• 它最主要的卖点 Affinity prediction目前只支援单蛋白-小分子，小分子最好少于56原子，最多128原子。
• 不支援部分金属的Ligand、affinity不支援核酸(说明文档写不会报错但不要信核酸-小分子的affinity)，因此很可惜我的项目没法用了。
• 较少Training data的人工设计核酸序列还是用专门预测核酸的方法更好，如用通常结合二维结构预测再用pairing predict 三维结构的工具，传统/AI工具都有，近年也有不少benchmark 文献提到相关AI/template-based方法 (不过大部分其他工具还是有限制商业用途就是了)。
• 没有自带配套的作图工具。
• 其他限制可参考bioRxiv的preprint或最新的文档
  

IV.结语
以上分享了一些使用boltz-2的心得。没有很仔细、很全面，如有错漏也请不吝赐正。


V. 备注：关于 AF3的使用条款

AF3条款极多，也有点乱。重点总结如下(如有错漏请指正)：

无论在线还是本地版：

• 限制只可用于非商业用途
• 不可用AF3结果作training data
• 必须恰当引用他们2024年的nature (https://doi.org/10.1038/s41586-024-07487-w)。
  

在线版的条款还加上：

• 不可把结果用在Automated system 如autodock。
  

完整AF3使用条款参考：
AF3 server

• AF3在线服务器使用条款
  

本地版所有使用条款

• AF3 Model weight使用条款
• AF3更多model weight条款
• AF3输出文件使用条款
• AF3 本地source code的开源的CC-BY-NC-SA协议
  

crush

楼主你好，请问一下我在用Boltz2的时候，只要加上templates字段就一直报错：IndexError: list index out of range
Failed to process t1.yaml. Skipping. Error: list index out of range.  我的小分子是结合在两条链蛋白组成的口袋中。请问您能抽空帮我看一下是什么问题吗，万分感谢
我使用的命令是boltz predict t1.yaml --use_msa_server   boltz是2.2.1版本

wl00

官方的example也不能跑，我觉得是超算平台开的国际带宽不起作用，MSA没有连接上，本地部署MSA是怎么做的呢？我没有在git hub上找到...

student0618

wl00 发表于 2026-3-13 22:50
楼主您好，我现在在测试蛋白和小分子的对接，最近了解了boltz-2，是不是boltz-2比af3要更好一些？但是我在 ...

预测得是否比较好这点我还没仔细看较新的文章，可以找找相关测试。
个人认为boltz-2比af3优势是它的使用条款更实际，适用更多类型的项目。

这问题没更多资讯很难解答，先试试官方的example能不能跑？

wl00

楼主您好，我现在在测试蛋白和小分子的对接，最近了解了boltz-2，是不是boltz-2比af3要更好一些？但是我在运行的时候出现了Running structure prediction for 1 input.
Predicting DataLoader 0:   0%|          | 0/1 [00:08<?, ?it/s]^C然后任务就终止了，不知道是哪里出了问题，还望博主解答一下

student0618

happy青青 发表于 2026-3-9 09:57
谢谢你的分享，针对第二点 "Affinity结果对binding pose 不敏感，就算pose很烂affinity也可以很好"
这也太 ...

这篇文章的作者也有同一疑惑，

On the negative side, the affinity predictions are insensitive
to the quality of ligand poses, which often deviate significantly
from the expected ground-truth.

We could not rationally explain how Boltz-2 manages to achieve good binary
classification of binders vs nonbinders, in the absence of
statistical correlation between predicted and experimental
binding affinities, and from poor ligand poses.

这问题应该要留待Boltz-2开发者解答了。

happy青青

谢谢你的分享，针对第二点 "Affinity结果对binding pose 不敏感，就算pose很烂affinity也可以很好"
这也太疑惑了吧，难道说这种打分给出的affinity不怎么参考对接的pose？这和我理解的通过判断 受体配体是否形成各种键来打分 的理念 差别很大啊。

student0618

happy青青 发表于 2026-3-3 20:02
巧了这篇文献我昨天也看到了，但没有理解里面的核心思想

先前快速读一遍的理解如下：

1. Affinity prediction 表现理想，对和training system很不同的体系也能分辨出active和inactive的分子；
2. Affinity结果对binding pose 不敏感，就算pose很烂affinity也可以很好；
3. 因此，这affinity的物理意义成疑。

我所理解Boltz-2的pose prediction和affinity 模型是分开的，论文的质疑算是合理。

happy青青

巧了这篇文献我昨天也看到了，但没有理解里面的核心思想

student0618

happy青青 发表于 2026-3-2 10:26
话说boltz-2对蛋白-小分子的预测亲和力怎么样？ 号称都是媲美FEP的级别了

可以搜一下相关的评论或测试的论文，如 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.5c02630 。(这篇我收藏了但还没仔细看)

我通常想摸鱼时找个软件试玩来顺手 (灌水) 写心得的，不少写完就没怎么用了。欢迎大家补充讨论。

happy青青

话说boltz-2对蛋白-小分子的预测亲和力怎么样？ 号称都是媲美FEP的级别了

student0618

zhangwhale 发表于 2025-10-20 10:15
楼主好，我测试时一直报Warning: MSA does not match input sequence, creating dummy.即便设置msa：empty ...

后来测试发现自己提供的msa也有这问题，见到github上也有人提issue了(https://github.com/jwohlwend/boltz/issues/587) 可能要等开发者修。我先在一楼补充。

我用empty没事。

student0618

lauowan 发表于 2025-10-20 12:29
请问老师，boltz2对于配置要求高吗？个人电脑装的虚拟机能算吗（对速度没有要求）？还是最好在服务器上算？ ...

抱歉，我没用过虚拟机，但用单核只用cpu跑感觉还行，不过要注意Memory用量(测试的case少于30GB)。

就是用gpu跑几分钟，CPU 跑一小时的分别。某天半夜在主节点试跑也跑得完。

lauowan

请问老师，boltz2对于配置要求高吗？个人电脑装的虚拟机能算吗（对速度没有要求）？还是最好在服务器上算？谢谢

zhangwhale

楼主好，我测试时一直报Warning: MSA does not match input sequence, creating dummy.即便设置msa：empty或测试作者给出材料也会出现这一警告，请问有遇见这一情况吗