运行该教程需要什么 GPU 和存储条件？
需要 NVIDIA L40S 或 H100 GPU，且工作流需要约 700GB 存储空间，其中 msa-search NIM 的 UniRef30 数据库约 490GB。
Run NVIDIA BioNeMo NIM Microservices for Protein Structure Prediction in Claude Science
（翻译）在 Claude Science 中运行 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务进行蛋白质结构预测
资讯摘要
Agentic AI is changing how research is done. AI scientists can read papers, propose hypotheses, call models, and determine which experiments to prioritize next.
AI 摘要
英伟达技术博客介绍如何在 Claude Science 中集成 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 与 NIM 微服务，实现蛋白质结构预测。文章以 Seh1 与 C1HCX1 蛋白为例，演示通过 MSA Search、OpenFold3 和 Boltz-2 三个 NIM 服务完成多序列比对、单链与复合物结构预测及置信度比较，并说明 MSA 输入的关键作用。
AI 问答
BioNeMo Agent Toolkit 带来了什么提升？
它将生命科学模型打包成 agent 可调用的技能，在内部基准上可将任务正确率从 60% 提升到 100%，并大致将 token 效率提高一倍。
OpenFold3 和 Boltz-2 在置信度输出上有何不同？
OpenFold3 返回 confidence_score、complex_plddt_score 等指标；Boltz-2 返回更丰富的置信度集合，包括 PTM、iPTM、protein_iPTM 以及完整的 PAE/PDE 矩阵。
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