BioEmu2 全流程教程与实测：微软开源全原子生物分子结构与动力学模型
作者在 Linux + conda + NVIDIA RTX 4080 SUPER 上实测微软 BioEmu2 全原子扩散模型，对腺苷酸激酶 ADK 和肌红蛋白各生成 8 个初始候选、从同一起点推进 4 条轨迹，每条 20 次、每次 50 ns，覆盖 1 μs 模型时间，80 个推进端点全部通过几何检查。
推荐理由：作者在单卡上实测微软 BioEmu2 的结构预测与时间推进流程，给出可复用的参数设置与耗时数据。
#分子动力学
BioAICraft精选AI 评分6060
机器之心 · AI4Science精选AI 评分6767 至知创新研究院发布分布式计算系统Tessera，在512张GPU上完成约3070万原子分子动力学计算
至知创新研究院在论文中提出分布式计算系统Tessera，基于E2Former V2架构的UBio-MolFM模型，在512张GPU上完成约3070万原子的完整能量与受力计算，单步耗时1.684秒，扩展效率89.7%。
推荐理由：该工作把多层等变机器学习力场扩展到数千万原子，并给出弱扩展效率与千万原子轨迹的结构统计对照。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 用约250美元算力在 Modal 完成无人工代码的分子模拟项目
Corin Wagen 称其最终项目在 Modal 上花费约250美元，且不涉及任何人工编写的代码。他随后发布完整写作，认为分子模拟正在发生变化，可以模拟更多体系并更具雄心，并附上关于羰基-烯烃复分解建模的博客链接。
推荐理由：作者以约250美元算力成本完成无人工编写代码的分子模拟项目，为评估自动化建模的可行性提供了一手参照。
Corin Wagen精选AI 评分5858 Corin Wagen 评 Rowan 自动生成合成中间体对 FEP 的改进
Corin Wagen 表示，自动生成合成中间体是 Rowan 已加入的体验改进之一，与自动扭转角重拟合、收敛检测等功能并列。他引用的 @manntis4 内容称，在测试小分子辅因子支持 FEP 时发现，把合成中间体配体加入 RBFE 图可改善与实验结合亲和力的相关性，示例为 KRAS-G12D。Wagen 认为稳健的智能体驱动 FEP 还需要更多此类能力。
推荐理由：Rowan 团队以 KRAS-G12D 为例说明合成中间体配体如何改善 RBFE 与实验亲和力的相关性，并列出自动化改进方向。
Valence Labs 官网资讯精选AI 评分7272 Valence Labs 发布全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型 AquaGen
Valence Labs 发布 AquaGen，称其为首个全原子、显式溶剂、考虑周期性边界条件的生成模型，可从玻尔兹曼分布生成分子构型。该模型用 3D 图神经网络将噪声转为药物分子与水的全原子三维排布，再以力场评估能量、以灰盒方式计算绝对水合自由能，约需数百个样本即可获得相对 MD 参考约 1 kcal/mol 误差的结果，速度约为 MD 的 10 倍。
推荐理由：介绍首个全原子显式溶剂玻尔兹曼采样模型，说明其相对分子动力学的速度与误差权衡。
David Mobley精选AI 评分5858 David Mobley 团队发布预印本：用扭转态跃迁计数检测蛋白-配体模拟采样问题
David Mobley 团队发布新预印本，介绍一种用于发现蛋白-配体复合物常见模拟中采样问题的简单分析工具，其做法是统计扭转态之间的跃迁次数。作者称该方法简单但出乎意料地有用，预印本已发布于 ChemRxiv。
推荐理由：作者发布预印本，介绍一种通过统计扭转态跃迁来识别蛋白-配体复合物模拟采样问题的简单分析工具。
已经到底了