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蛋白工程师
Protein Engineer
从氨基酸序列到 3D 结构、到候选结合体，全程 AlphaFold3 / Boltz-2 / RFdiffusion / ProteinMPNN. 支持自定义 MSA、亲和力打分。
- AlphaFold3
- Boltz-2
- ESMFold
- RFdiffusion
2026 春季新品 · 面向生命科学实验室
把生物信息学装进
一台迷你主机里。
断网即用，数据不出门。
OpenYao Bio-OS 是预装蛋白预测、基因组分析、单细胞、AI 文献库的开箱即用一体机： 迷你主机 + 大内存 + RTX 4090 外接显卡（OCuLink 直连）， 把 6 万元起的私有 AI 实验室压缩到桌面一台。
- 24+ GB显存 · 跑得动 Boltz-2 / AlphaFold3
- 32+ GBDDR5-4800 双通道 · 可扩 64
- 0 网络断网完整工作 · 数据 100% 离线
- 4 个虚拟研究员 · 开箱即上岗
主机 + OCuLink 外接 4090 · OCuLink 64 Gbps 直连
为什么实验室现在就要一台本地 AI Box
🔒
患者样本不出门
测序数据、患者病历、临床样本属于高度敏感数据。医院、CDC、药企合规要求原始数据严禁上传公网 LLM。本地推理是唯一合规选项。
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API 跑不动科研流量
一个蛋白设计的 MSA 就要调用上千次 LLM。一次单细胞分析几千个基因 × 几万个 cell——按 token 收费跑一晚能烧掉 5 万元。一次性投入的本地显卡反而便宜。
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CPU 推理太慢
ESMFold、AlphaFold3、Boltz-2、Chai-1 这一代蛋白基础模型，没有 GPU 几乎不可用。13B LLM 在 32GB 内存上 CPU 推理一秒只能吐几个 token——做交互式实验根本等不了。
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工具链碎片化
Snakemake / Nextflow / BLAST / SAMtools / DESeq2 / Seurat / GROMACS / PyMOL —— 每一项都依赖各自的 Python/R/Java 环境。新人入职要配 2 周环境。
4 位虚拟研究员 · 预装上岗
不是工具，是会干活的同事
OpenYao Bio-OS 预装 5 位“虚拟研究员”，每位都是一个会调工具、查数据库、写代码、跑流程的 RAG Agent。 实验室新同学入职第一天就能和它们协作完成一个蛋白设计或单细胞项目。
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基因组分析师
Genome Analyst
原始 FASTQ → 质控 → 比对 → 变异调用 → 注释。一键启动 GATK Best Practices / DeepVariant 流水线。
- BWA-MEM2
- STAR
- GATK4
- DeepVariant
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单细胞分析员
Single-Cell Analyst
10x 数据 / 智能 RNA-seq → 质控 → 聚类 → 差异表达 → 轨迹。CellRanger + Seurat v5 + scanpy 双引擎。
- CellRanger
- Seurat v5
- scanpy
- scVelo
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RNA-seq 流程员
RNA-seq Engineer
批量 RNA-seq、miRNA-seq、CHIP-seq 全流程。Salmon / kallisto 量化 → DESeq2 / edgeR → clusterProfiler。
- Salmon
- DESeq2
- clusterProfiler
- GSEA
HOW IT WORKS
5 层架构 · 一个工作台搞定所有事
从底层硬件到顶层应用，全部本地化。一份开机脚本激活整条链路。
USE CASES
谁在用它？
检验科 · 临床基因型分析
患者全外显子测序数据本地分析，结果直推 HIS。符合卫健委《人类遗传资源管理条例》要求，原始数据 0 上传。
药企 · 受体结合蛋白设计
从靶点 PDB 到候选结合体，一晚跑 200 个设计。本地 RFdiffusion + Boltz-2 迭代，IP 不外泄。
PI · 学生训练与教学
新研究生第一天就能跑通 RNA-seq 流水线。不再花 2 周配环境，把时间花在科学问题上。
病原微生物基因组学
疫情爆发时断网分析病原基因组，本地 Kraken2 + Nextstrain 重建传播链。数据合规 + 应急响应两不误。
酶工程 · 从头设计
蛋白序列设计 → ESM-2 评分 → AlphaFold3 结构验证 → 实验反馈 loop。闭环迭代。
基因组选择 · 表型预测
群体基因组 GWAS、GS、表型预测模型。NVIDIA RAPIDS 加速从月到天。
STACK · 开箱即用
装好的不只是硬件，还有 200+ 工具
模型层 · 预下载 30+ 模型
- LLM: Qwen2.5-7B / 14B / 32B; BioMistral; OpenBioLLM-8B; Meditron-7B
- 蛋白: ESM-2 (8M→15B), ESMFold, ProGen2, ProtGPT2
- DNA: DNABERT-2, Nucleotide Transformer, Evo, HyenaDNA
- 结构: AlphaFold2, AlphaFold3, Boltz-2, Chai-1, RFdiffusion
- Embedding: bge-m3, gte-large, PubMedBERT, ESM-2 small
工具层 · 200+ CLI / Python / R 包
- 质控: FastQC, fastp, MultiQC, seqkit
- 比对: BWA-MEM2, Bowtie2, minimap2, STAR, HISAT2
- 组装: SPAdes, MEGAHIT, Trinity, hifiasm, flye
- 变异: GATK4, DeepVariant, freebayes, bcftools
- 单细胞: CellRanger, Seurat v5, scanpy, scVI
- 蛋白组: MaxQuant, MSFragger, DIA-NN
- 进化: MAFFT, IQ-TREE2, RAxML-NG, BEAST2
- 结构: GROMACS, AutoDock Vina, FoldSeek, PyMOL, ChimeraX
数据库层 · 1 TB 起
- 必装: Swiss-Prot, PDB, Pfam, InterPro, Rfam, KEGG, GRCh38, GRCm39
- 按需: NCBI nr/nt 子集, AlphaFold DB 子集, gnomAD, GTEx, HPA
- 索引: 预建 BWA / STAR / Salmon / Kraken2 / Diamond
- 文献: PubMed snapshot, bioRxiv 缓存, Zotero 本地库
工作流层 · 调度与协作
- 流水线: Snakemake (主力) / Nextflow / CWL
- 报告: JupyterLab, Quarto, R Markdown, Streamlit
- 知识库: AnythingLLM, Open WebUI, Obsidian, Zotero
- 版本: Git + DVC + LFS, 3-2-1 备份
OFFLINE FIRST
真正的离线，不是"少联网"
很多所谓“本地 AI 工具”其实只在 LLM 阶段离线，但运行时仍然偷偷回调云 API 拿数据。 OpenYao Bio-OS 从启动那一刻起就完全离线：
- 0 外发请求 · 防火墙规则在装机脚本里默认拒绝所有出站
- 100% 模型权重本地 · 启动脚本校验 SHA256
- 100% 数据库本地 · 一次性 rsync 镜像，断网即冻结
- 100% 文献本地 · PubMed / bioRxiv 全文快照
- 0 监控/上报 · 没有埋点、没有遥测
合规清单（装机默认）
- ✓ 《人类遗传资源管理条例》
- ✓ HIPAA (美国医疗)
- ✓ GDPR (欧盟)
- ✓ ISO 27001 物理隔离部署
- ✓ 三甲医院 HIS 集成
把 AI 实验室装到你桌上
OpenYao Bio-OS 现接受 2026 年 Q2 预订 · 出厂预装完成 · 顺丰到付 · 远程调试 1 年免费。
整机方案
迷你主机 + RTX 4090（OCuLink 直连）+ DDR5 大内存 + NVMe SSD · 出厂预装 30+ 模型、200+ 工具、4 位虚拟研究员
¥ 46,800 起 · 含税含运
- ✓ 含 1 年 OpenYao Bio-OS 升级服务
- ✓ 远程调试支持
- ✓ 出厂预装完成 · 通电即用
升级服务 · 单独订购
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- ✓ 模型权重季度更新
- ✓ 工具链安全补丁
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