输入
物种、亚型与序列版本先于模型选择。
FASTLINK / COMPUTE IN MOTION
让科研数据更快进入下一次计算
登录 FastLink，选择适合当前设备的客户端，把序列、质谱文件与结构结果送进可复核的计算流程。
- SEQ输入序列
- CHK校验身份
- GPU运行推理
- FOLD读取结构
- MOVE传输结果
一条序列经过五个不同判断
校验
标识映射、文件摘要和数据库日期一起保存。
推理
模型、参数、GPU 环境与日志构成运行背景。
评估
局部置信度、相对位置与无序区域分别阅读。
交付
原始输出、结构图和人工说明保持同一版本。
质谱峰之外，还有实验条件
- 脑区
- 样本位置改变问题本身
- 剂量
- 处理强度影响蛋白反应
- 时间
- 观察窗口决定变化阶段
- 平台
- 仪器与算法影响识别范围
实验发现与AI预测，保持两条轨道
实验蛋白质组
质谱、表达变化、脑区、剂量、时间和跨研究重复证据。
OBSERVED结构预测
输入序列、模型版本、局部置信度、复合体假设和计算环境。
PREDICTED只有标识、序列与研究条件能够对应时，两条轨道才适合放在同一项判断里。
文件抵达之后，还要证明它没有改变
proteome_raw_0784.2 GBSHA-256 已记录
sequence_batch_A1,248 FASTA标识映射已附
fold_result_v3392 objects模型版本已锁定
从序列、折叠到完整交付
AI结构
从蛋白质组候选名单到AI结构分析：证据怎样一步步连接
蛋白质组发现、标识核对、结构预测和实验验证属于不同证据层，只有输入与版本能追溯，它们才可能互相支持。
折叠判断AI蛋白质折叠预测能回答什么，不能回答什么
预测结构适合提出空间构象假设，但不能自动证明动态状态、结合关系或生理功能。
GPU任务AlphaFold类工具运行前需要准备哪些序列、数据库与算力
结构推理开始前，序列身份、数据库版本、存储空间和GPU条件需要同时确认。
神经蛋白组从吗啡蛋白质组研究理解脑区、剂量与时间条件
同一蛋白在不同研究中出现，并不代表脑区、剂量、时间和实验模型已经一致。
数据校验UniProt编号变化为什么会影响结构预测输入
旧名称、合并条目和不同亚型可能把结构计算导向另一条序列。
折叠判断蛋白复合体、无序区域与单体预测有什么区别
单链结构、复合体界面和动态无序区域需要不同模型与不同阅读方式。
高速传输质谱原始文件跨区域传输前要确认什么
文件大小之外，样本编号、仪器批次、格式、校验值和权限共同决定交付是否完整。
高速传输断点续传结束后怎样验证大型科研文件
续传节省重复下载时间，但最终仍要以校验值、分片状态和文件清单确认结果。
客户端下载Windows、macOS与Linux客户端安装差异
系统版本、芯片架构、软件包格式和安全提示决定客户端应怎样安装。