--- title: "加速你的Spectronaut（25年5月更新）" author: "omicsolution" account: "omicsolution" published_at: "2025-05-09T05:59:23+08:00" captured_at: "2026-08-26T17:19:16.208277+08:00" source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s/ajmAg45efuf4FpCQTN9dKw" --- # 加速你的Spectronaut（25年5月更新） 点击蓝字，关注我们 Spectronaut的directDIA+技术解决了采用预测谱图库算法的DIA软件在复杂修饰、宏蛋白质组或大型Fasta检索时直接宕机的难题，但在进行directDIA+机器学习的时候速度较慢的问题也让人头疼。比如最近在分析一个40多个样品的宏蛋白质组hybridDIA的时候，单个样品direct就需要10个小时，整个项目分析时长达到了近2周。的确让人难以接受。这个时候GPU加速机器学习的重要性就体现出来了： 当前支持操作系统：windows 10,11，server2019,2022； 显卡：英伟达，支持CUDA12，常见如4060,4070,4080,4090均可 第一步 下载CUDA, cuDNN包，请文末点击阅读全文获取下载链接 第二步 安装：CUDA和cuDNN直接一路默认参数安装即可，文末链接下载2025年5月版本CUDNN 9.9和CUDA 12.9，以下设置以该两个版本为例 第三步 设定环境变量，开始菜单搜索 ![图片 1](images/001.gif) ![图片 2](images/002.png) ![图片 3](images/003.gif) 设置环境变量： ![图片 4](images/004.png) 新建如下path： C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.9\include\12.9 C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.9\bin\12.9 C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.9\lib\12.9 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\12.9\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\12.9\lib 第四步 打开Spectronaut，选中GPU加速 ![图片 5](images/005.png) 第五步 重启电脑 第六步：实测 实测1：宏蛋白质组DIA（timsHT30min，40个DIA run，建库分级20frac）数据 我们采用易算最新检索硬件方案EasyEP9系列服务器（128核，1.5T内存，4090GPU加速）方案，在fasta 序列约240万条（来自于宏基因组）时，单个样品directDIA分析时间约为6小时，采用最新SP19.9结合混合hybrid检索模式，总分析时长1周完成（无GPU加速约2周），而相对于传统library-DIA，hybridDIA鉴定结果提升约2倍！ 基于hybrid-DIA结果： ![图片 6](images/006.png) 基于建库lib-DIA结果： ![图片 7](images/007.jpg) 那么聪明如您就会问了，你这才40个样品啊，如果我要做大队列呢？ Spectronaut分布式计算方案轻松拿捏，以上数据在核心节点进行最终数据汇总仅需5.68小时完成 ![图片 8](images/008.png) 也就是说只要有足够节点，400个样品宏蛋白也仅需1-2周完成整个计算过程。 实测2：那么对于非宏蛋白样品，而是探索发现PTM的DIA分析的提升大概有多少呢？ 以下是astral8分钟Hela+9个可变修饰位点分析，耗时14分钟 ![图片 9](images/009.png) 聪明如您就问了，你这才9个PTMsite啊，如果我做组蛋白呢？以下4个Glygly位点+其他共16个可变修饰位点，36分钟搞定。 ![图片 10](images/010.png) 蛋白，precursor几乎无变化，也侧面体现了Spectronaut假阳性控制到位。 第七步：我也想要！ 对易算软硬件结合产品有兴趣的伙伴，可以联系销售同事！告诉他们你的需求，我们会自动帮您匹配最适合产品。 至此，谢谢大家的观看，祝愿各位伙伴拥有GPU加速的每一天 服务热线：17863958584 邮 箱：sales@omicsolution.com - EasyTR7X全新一代搜库工作站 - DIA全面拥抱AI：Spectronaut19助力directDIA成为蛋白质组学定量金标准