系统升级内核后出现NVIDIA驱动失效问题，原因是内核版本(6.14.0-36)与驱动不兼容。解决方案：1）检查当前内核(uname -r)；2）列出可用旧内核(dpkg --list)；3）若目标内核(6.14.0-29)存在，直接修改grub配置(/etc/default/grub)，将GRUB_DEFAULT指向该内核；4）更新grub并重启。

系统升级内核后出现NVIDIA驱动失效问题，原因是内核版本(6.14.0-36)与驱动不兼容。解决方案：1）检查当前内核(uname -r)；2）列出可用旧内核(dpkg --list)；3）若目标内核(6.14.0-29)存在，直接修改grub配置(/etc/default/grub)，将GRUB_DEFAULT指向该内核；4）更新grub并重启。

DeepSeek作为一款开源且性能强大的大语言模型，提供了灵活的本地部署方案，让用户能够在本地环境中高效运行模型，同时保护数据隐私。

通过MaxQuant分析获得的结果包含大量的生物信息学数据，例如蛋白质定量、修饰、蛋白质组成等。这些数据可以通过不同的生物信息学分析方法进行进一步的处理和解释：蛋白质鉴定和定量分析、通路和网络分析、功能富集分析等。

然后我们就看到了如下的界面，我们要配置MSFragger和Python环境，MSFragger可以在右边按钮直接下载，填写完基本信息之后下载，python环境的话，下载一个Anaconda。，然后找到base环境下的python路径就可以，或者新建一个python环境，这里的python要求是 Python 3.9, 3.10, or 3.11，不是这些版本都不行。，下载第二个包含有Java环境的

研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。

深度学习在药物发现中常因“分布外”（OOD）分子而失效——模型对结构新颖的分子预测不可靠，却可能给出高置信度的错误答案。如何让模型知道自己“没见过”某个分子？2026年《Nature Machine Intelligence》的一项研究给出了答案：不熟悉度（Unfamiliarity）。作者提出联合分子模型（JMM），通过分子SMILES的自编码重构损失量化陌生感，并结合谱聚类主动划分OOD测试集

深度学习在药物发现中常因“分布外”（OOD）分子而失效——模型对结构新颖的分子预测不可靠，却可能给出高置信度的错误答案。如何让模型知道自己“没见过”某个分子？2026年《Nature Machine Intelligence》的一项研究给出了答案：不熟悉度（Unfamiliarity）。作者提出联合分子模型（JMM），通过分子SMILES的自编码重构损失量化陌生感，并结合谱聚类主动划分OOD测试集

在conda中添加新环境可以帮助隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。

AAindex是一个包含氨基酸理化特性数值指标的数据库，分为AAindex1（氨基酸指标）、AAindex2（突变矩阵）和AAindex3（蛋白质接触势）三部分。aaindex软件包提供轻量级访问AAindex1数据的功能，无需额外安装库。使用方法简单：安装后通过Python代码即可获取氨基酸指标数据，并支持转换为DataFrame格式进行排序和保存。目前仅支持AAindex1，未来将扩展支持其他