AlphaFold Server

Anthropic ने अभी-अभी एक AI दवा खोज परियोजना लॉन्च की है जो उपेक्षित बीमारियों को प्राथमिकता देती है, और यह एक प्रश्न को स्पष्ट करती है जो शोधकर्ता पिछले एक साल से पूछ रहे हैं: कौन से AI उपकरण वास्तव में प्रारंभिक-चरण की दवा खोज के लिए उपयोगी हैं, केवल कागज पर डेमो नहीं। यह श्रेणी तेजी से बढ़ी है। AlphaFold एक अकादमिक चमत्कार से एक कार्यशील उपकरण में बदल गया। RoseTTAFold जैसे ओपन-सोर्स विकल्प पकड़ में आ गए। नई आणविक-डिजाइन लाइब्रेरी एक रसायनकार के लिए वर्कस्टेशन पर आभासी स्क्रीन चलाने की बाधा को कम करती है। हमने डेस्कटॉप के लिए सात AI दवा खोज ऐप्स का परीक्षण किया जो विभिन्न कार्यों को कवर करते हैं: संरचना पूर्वानुमान, आणविक डिजाइन, स्क्रीनिंग और वर्कफ़्लो।

यहां प्रत्येक विकल्प Windows, macOS या Linux पर चलता है — या तो स्थानीय रूप से स्थापित लाइब्रेरी के रूप में या ब्राउजर-आधारित वर्कबेंच के रूप में।

एक AI दवा खोज उपकरण में क्या देखना चाहिए

पाइपलाइन अलग-अलग चरणों में विभाजित होती है और विभिन्न उपकरण प्रत्येक में अलग दिखाई देते हैं:

सही स्टैक आमतौर पर तीनों को श्रृंखलित करता है: लक्ष्य की संरचना का पूर्वानुमान लगाएं, इसके विरुद्ध एक यौगिक लाइब्रेरी को स्क्रीन करें, और दवा जैसी गुणों के लिए हिट को स्कोर करें। उपेक्षित रोग परियोजनाएं लागत कारणों के लिए ओपन सोर्स पर भारी निर्भर हैं।

त्वरित तुलना

उपकरणके लिए सर्वश्रेष्ठमुफ्त योजनासेटअपआउटस्टैंडिंग
AlphaFold 3 Serverसंरचना पूर्वानुमान, लिगांड कॉम्प्लेक्सहां, कोटावेब20 कार्य/दिन, छोटे अणुओं और आयनों के साथ परिसर
RoseTTAFold All-Atomओपन-सोर्स संरचना पूर्वानुमानहांस्व-होस्टलिगांड-प्रोटीन परिसरों का पूर्ण परमाणु-स्तर मॉडलिंग
DeepChemरसायन के लिए पूर्ण ML पाइपलाइनहांPython लाइब्रेरीडेटासेट, मॉडल और ट्यूटोरियल एक पैकेज में
Chai-1ओपन-वेट्स AlphaFold 3 उत्तराधिकारीहांस्व-होस्टएंटीबॉडी-एंटीजन मॉडलिंग, मल्टी-चेन कॉम्प्लेक्स
Boltz-1MIT ओपन-वेट्स संरचना मॉडलहांस्व-होस्टAlphaFold 3-टियर सटीकता, अनुमति लाइसेंस
OpenFoldPyTorch में पुनः लागू AlphaFoldहांस्व-होस्टशून्य से प्रशिक्षणीय, विस्तार योग्य
AutoDock Vinaआणविक डॉकिंग / आभासी स्क्रीनिंगहांस्व-होस्ट20+ वर्ष की डॉकिंग, GPU फोर्क्स (Vina-GPU) उपलब्ध

7 AI दवा खोज ऐप्स जिनका हमने परीक्षण किया

1. AlphaFold 3 Server — सर्वश्रेष्ठ होस्ट किया गया संरचना पूर्वानुमान

AlphaFold 3 Server Google DeepMind और Isomorphic Labs द्वारा किसी भी स्थानीय कंप्यूट सेटअप के बिना अत्याधुनिक संरचना पूर्वानुमान प्राप्त करने का सबसे तेज़ तरीका है। यह केवल प्रोटीन संरचना, प्रोटीन-नाभिक अम्ल परिसर, और छोटे अणुओं और आयनों के लिए प्रोटीन-लिगांड परिसरों की भविष्यवाणी करता है। वेब UI अनुक्रम और छोटे अणु SMILES स्वीकार करता है; परिणामों में PAE प्लॉट और pLDDT आत्मविश्वास रंग शामिल हैं।

जहां यह कम पड़ता है: सर्वर के माध्यम से केवल गैर-वाणिज्यिक उपयोग। कार्य कोटा (~20/दिन) सीमित है। वाणिज्यिक टीमों को Isomorphic Labs के माध्यम से लाइसेंस प्राप्त करने की आवश्यकता है।

मूल्य निर्धारण: गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान के लिए मुफ्त। वाणिज्यिक लाइसेंसिंग अनुरोध पर।

प्लेटफॉर्म: वेब (Windows, macOS, Linux)।

डाउनलोड: alphafoldserver.com

निष्कर्ष: जब आप GPU के मालिक के बिना AlphaFold 3 चाहते हैं तो पसंद का विकल्प। केवल गैर-वाणिज्यिक; यदि आपको कोई उत्पाद भेजना है तो Chai-1 या Boltz-1 परत करें।

2. RoseTTAFold All-Atom — सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स संरचना पूर्वानुमान

RoseTTAFold All-Atom Baker Lab से जैविक प्रणाली में सबकुछ को परमाणु संकल्प पर मॉडल करने के लिए RoseTTAFold परिवार को बढ़ाता है: प्रोटीन, नाभिक अम्ल, छोटे अणु, आयन और सहसंयोजक संशोधन। ओपन सोर्स और अनुमति लाइसेंस के साथ, यह वाणिज्यिक टीमों के लिए पसंद है जिन्हें स्थानीय रूप से तैनाती योग्य अत्याधुनिक प्रिडिक्टर की आवश्यकता है।

जहां यह कम पड़ता है: GPU आवश्यकताएं गैर-तुच्छ हैं (24GB+ अनुशंसित)। होस्ट किए गए विकल्पों की तुलना में सेटअप भारी है।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-सोर्स।

प्लेटफॉर्म: Windows (WSL के माध्यम से), macOS (सीमित), Linux।

डाउनलोड: github.com/baker-laboratory/RoseTTAFold-All-Atom

निष्कर्ष: वाणिज्यिक और औद्योगिक दवा खोज पाइपलाइनों के लिए पसंद जिन्हें स्व-होस्ट किए गए अत्याधुनिक मॉडल की आवश्यकता है।

3. DeepChem — सर्वश्रेष्ठ पूर्ण पाइपलाइन लाइब्रेरी

DeepChem रसायन विज्ञान, सामग्री विज्ञान और जीव विज्ञान में गहन शिक्षा को लोकतांत्रिक करने के लिए ओपन-सोर्स Python लाइब्रेरी है। यह डेटासेट, मॉडल कार्यान्वयन, ट्यूटोरियल और पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट को बंडल करता है ताकि एक रसायन विज्ञान टीम “हमारे पास एक लक्ष्य है” से “हमारे पास एक स्क्रीनिंग पाइपलाइन है” तक एक सप्ताह में जा सके। समुदाय द्वारा समर्थित और सक्रिय रूप से बनाए रखा।

जहां यह कम पड़ता है: किसी भी एक क्षेत्र में व्यापक बजाय गहरा। कुछ मॉडल एकल-उद्देश्य लाइब्रेरी से अत्याधुनिकता से पीछे हो जाते हैं।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-सोर्स।

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux (Python)।

डाउनलोड: deepchem.io · GitHub

निष्कर्ष: जब आप एक लाइब्रेरी में पूर्ण पाइपलाइन चाहते हैं तो पसंद का विकल्प। दवा खोज के लिए ML में नई टीम के लिए सर्वश्रेष्ठ प्रवेश बिंदु।

4. Chai-1 — सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट्स AlphaFold 3 उत्तराधिकारी

Chai-1 Chai Discovery से ओपन वेट्स के साथ जारी किया गया और CASP बेंचमार्क पर AlphaFold 3-प्रतिद्वंद्वी प्रदर्शन प्रदान किया। एंटीबॉडी-एंटीजन और मल्टी-चेन कॉम्प्लेक्स मॉडलिंग में मजबूत, जो जैविक कार्य के लिए महत्वपूर्ण है। वर्कस्टेशन GPU पर स्थानीय रूप से चलता है।

जहां यह कम पड़ता है: RoseTTAFold परिवार की तुलना में नया; सामुदायिक एकीकरण अभी भी पकड़ में आ रहा है। प्रलेखन पतला है।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-वेट्स (लाइसेंस देखें)।

प्लेटफॉर्म: Windows (WSL के माध्यम से), Linux; macOS CPU या MPS के माध्यम से।

डाउनलोड: chaidiscovery.com · GitHub

निष्कर्ष: जब आपको स्थानीय रूप से AlphaFold 3-टियर सटीकता और अनुमति लाइसेंस की आवश्यकता हो तो पसंद का विकल्प। एंटीबॉडी डिजाइन के लिए सर्वश्रेष्ठ।

5. Boltz-1 — MIT ओपन-वेट्स संरचना मॉडल

Boltz-1 MIT के Jameel क्लिनिक से ओपन-वेट्स AlphaFold 3-टियर संरचना प्रिडिक्टर के रूप में अनुमति लाइसेंस के साथ जारी किया गया। प्रोटीन-लिगांड परिसरों पर मजबूत और ठीक-ट्यून करने में आसान, जो शोध समूहों को अपने लक्ष्य वर्ग के लिए मॉडल को अनुकूलित करने देता है।

जहां यह कम पड़ता है: ओपन-वेट्स विकल्पों में सबसे युवा। सामुदायिक सर्वोत्तम प्रथाएं अभी भी समेकित हो रही हैं।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-वेट्स (MIT लाइसेंस)।

प्लेटफॉर्म: Linux; WSL के माध्यम से Windows। CPU के माध्यम से macOS।

डाउनलोड: github.com/jwohlwend/boltz

निष्कर्ष: जब आप सबसे अनुमति वाला AlphaFold 3-टियर मॉडल चाहते हैं और ठीक-ट्यून करने की योजना बनाते हैं तो पसंद का विकल्प।

6. OpenFold — PyTorch में AlphaFold

OpenFold OpenFold Consortium द्वारा PyTorch में AlphaFold को फिर से लागू करता है, इसे सार्वजनिक डेटा पर फिर से प्रशिक्षित करता है और सबकुछ जारी करता है: वेट्स, प्रशिक्षण कोड, डेटासेट तैयारी। यदि आप अपना संस्करण प्रशिक्षित करना चाहते हैं, आर्किटेक्चर को अनुकूलित करना चाहते हैं, या मॉडल का अध्ययन करना चाहते हैं, तो OpenFold वह है जहां से आप शुरू करते हैं।

जहां यह कम पड़ता है: नवीनतम बेंचमार्क पर AlphaFold 3-टियर उत्तराधिकारी के रूप में सटीक नहीं। शून्य से प्रशिक्षण को काफी कंप्यूटिंग की आवश्यकता है।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-सोर्स।

प्लेटफॉर्म: Linux; WSL के माध्यम से Windows।

डाउनलोड: github.com/aqlaboratory/openfold

निष्कर्ष: शोध समूहों के लिए पसंद जो मॉडल का विस्तार करना चाहते हैं, न कि केवल इसकी भविष्यवाणियों का उपभोग करना चाहते हैं।

7. AutoDock Vina — सर्वश्रेष्ठ आणविक डॉकिंग उपकरण

AutoDock Vina दो दशकों के लिए आभासी स्क्रीनिंग का कार्यकर्ता है, और इसके चारों ओर पारिस्थितिकी तंत्र (बैच स्क्रीन के लिए PyRx, त्वरित रन के लिए Vina-GPU, कस्टम स्कोरिंग फ़ंक्शन) इसे व्यावसायिक उपकरणों के साथ प्रतिस्पर्धी रखता है। तेज, अच्छी तरह से प्रलेखित, और संदर्भ उपकरण जो कई प्रकाशित पाइपलाइनें अभी भी उद्धृत करती हैं।

जहां यह कम पड़ता है: स्कोरिंग फ़ंक्शन आधुनिक ML-आधारित स्कोरर के सापेक्ष पुरानी है। बड़ी स्क्रीन के लिए सेटअप प्रयास लेता है।

मूल्य निर्धारण: मुफ्त, ओपन-सोर्स।

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux।

डाउनलोड: vina.scripps.edu · GitHub

निष्कर्ष: आभासी स्क्रीनिंग के लिए पसंद का विकल्प। पूर्ण पाइपलाइन के लिए ऊपर एक संरचना प्रिडिक्टर के साथ जोड़ी।

सही चुनने का तरीका

उपेक्षित-रोग परियोजना के लिए (Anthropic की स्थिति के बाद), ओपन-सोर्स स्टैक — संरचना के लिए RoseTTAFold या Chai-1, ML पाइपलाइन के लिए DeepChem, स्क्रीनिंग के लिए AutoDock Vina — लागत को कम रखता है और प्रांतीयता स्पष्ट रखता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

सर्वश्रेष्ठ मुफ्त AI दवा खोज उपकरण क्या है? होस्ट किए गए संरचना पूर्वानुमान के लिए AlphaFold 3 Server, एक लाइब्रेरी में पूर्ण पाइपलाइन के लिए DeepChem, आभासी स्क्रीनिंग के लिए AutoDock Vina। सभी तीन मुफ्त हैं।

क्या मैं AlphaFold 3 को व्यावसायिक रूप से उपयोग कर सकता हूं? मुफ्त सर्वर के माध्यम से नहीं। वाणिज्यिक उपयोग Isomorphic Labs लाइसेंसिंग के माध्यम से जाता है। ओपन-वेट्स विकल्प (RoseTTAFold All-Atom, Chai-1, Boltz-1) में अनुमति लाइसेंस हैं।

क्या ये ऑफलाइन चलते हैं? AlphaFold 3 Server को छोड़कर सभी सात के लिए हां। स्थानीय रन GPU कंप्यूटिंग की आवश्यकता है; 24GB VRAM वर्कस्टेशन अधिकांश वर्कफ़्लो को कवर करता है।

मुझे किस हार्डवेयर की आवश्यकता है? स्थानीय रूप से संरचना पूर्वानुमान के लिए: AlphaFold 3-टियर मॉडल के लिए 24GB+ GPU VRAM अनुशंसित। DeepChem और AutoDock Vina मामूली हार्डवेयर पर चलते हैं, हालांकि GPU त्वरण बड़ी स्क्रीन में मदद करता है।

क्या Anthropic का Claude दवा खोज वर्कफ़्लो में मदद करता है? Claude Science, उपेक्षित-रोग कार्यक्रम से अलग लॉन्च किया गया, एक वर्कबेंच है जो इन कई उपकरणों को प्रोग्रामेटिक रूप से चला सकता है। यह अंतर्निहित मॉडल को प्रतिस्थापित नहीं करता है; यह उन्हें ऑर्केस्ट्रेट करता है।