加速你的Spectronaut（25年5月更新）

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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

设置环境变量：

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

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：