端到端智能解决方案
贯穿药物研发与蛋白质工程的AI驱动全周期方案，赋能科研团队加速创新。
高通量虚拟筛选
大规模化学空间扫描，智能识别高潜力候选分子。
蛋白-小分子互作筛选
- ● 多源化合物库整合：囊括天然产物、合成分子及已上市药物资源
- ● 双向筛选策略：先导化合物挖掘、作用机制阐释与脱靶风险评估
蛋白-蛋白互作筛选
- ● 分层递进策略：粗筛→精对接→能量精确重评估
- ● 严苛质控体系：结合口袋合理性研判与复合物可靠性校验
- ● 互作网络构建：系统性交叉筛选与关键枢纽蛋白挖掘
蛋白-核酸互作筛选
- ●高精度定位蛋白-核酸结合位点，解构转录调控图谱
- ● 驱动合成生物学元件创制与疾病标志物发掘
AI辅助从头设计
超越自然进化边界，按需创制功能全新的生物分子。
设计/优化纳米抗体
- 1. 单链抗体/VHH设计：基于AI驱动从头设计或优化单域抗体序列，快速获得高表达、高稳定性的VHH候选分子
- 2. 抗体-抗原结构预测：精准预测抗体与抗原的复合物三维构象，揭示分子层面结合机制
- 3. 表位/抗原结合位点预测：智能识别抗原表面的关键结合区域，指导抗体靶向精度提升
- 4. 抗体亲和力排序：高通量评估候选抗体的结合亲和力，快速筛选最优分子
设计/优化环肽
- 1. 环肽序列设计：基于AI生成具有高代谢稳定性的环状肽链，提升体内半衰期
- 2. 环化位点优化：智能选择最优环化位点与构象约束，增强靶标结合力与选择性
- 3. 成药性优化：改善膜穿透能力与口服生物利用度，推进环肽药物成药转化
设计/优化多肽
- 1. 功能肽设计：理性设计与优化抗菌肽、阻断肽等生物活性肽，拓展治疗应用场景
- 2. 稳定性与选择性优化：优化氨基酸序列提升蛋白酶抗性与靶标选择性，实现信号通路精确干预
- 3. 先导多肽生成与优化：面向指定靶标从头生成先导多肽，迭代优化结合活性与成药性
免费分子对接
零门槛体验AI驱动的分子对接服务，快速预测生物分子间相互作用模式。
蛋白-蛋白对接
预测蛋白质复合物的三维结合构象与界面残基，揭示信号传导与酶促反应机制。
蛋白-核酸对接
定位蛋白质与DNA/RNA的结合位点与识别模式，解析基因调控与转录因子作用网络。
蛋白-小分子对接
高通量筛选候选配体与靶标蛋白的结合模式，评估结合亲和力与类药性。
科研绘图
一键生成高质量论文级分子结构图与对接结果可视化，支持多种渲染风格与导出格式。
分子动力学模拟
原子分辨率下再现生物大分子的构象演变与分子间作用机制。
全体系分子动力学模拟
- ● 涵盖蛋白-蛋白、蛋白-配体、配体-配体复合物的构象稳定性与结合模式深度解析。
- ●揭示膜蛋白在脂双层微环境中的构象切换与跨膜信号传递机制。
极端环境与工业酶模拟
- ● 模拟高温、高盐、极端pH等逆境条件，检验结构韧性，赋能工业酶定向进化。
- ●评估蛋白质在复杂环境中的稳定性与功能性表现。
蛋白质定向改造
面向工业应用与临床需求，精确调优蛋白质的物理化学特性与催化性能。
多维性质优化
- ● 稳定性增强：提高热变性温度(Tm)与pH耐受窗口
- ● 抗性提升：强化蛋白酶抗降解能力（延长体内半衰期）
功能扩展与重构
- ● 底物谱拓宽：增强对目标底物及非天然底物的选择性识别
- ● 催化效率跃升：优化活性口袋，提升转化数(kcat)
酶改造
- ● 催化活性提升：定向进化与理性设计结合，显著提高酶催化效率
- ● 工业适应性：优化有机溶剂耐受性、温度稳定性与产物选择性
定制化技术服务
根据客户项目需求专属训练模板与定制化流程，打造贴合业务场景的技术服务方案。
化合物筛选 → MD模拟 → SPR检测
从虚拟筛选到分子动力学验证，再到SPR实验确证，全流程闭环推进先导化合物发现。
从头设计多肽/环肽 → 合成 → SPR检测
AI驱动的多肽/环肽从头设计，经化学合成与SPR结合力验证，快速获得活性候选分子。
从头设计纳米抗体 → 构建质粒 → 蛋白表达 → Elisa实验
纳米抗体计算设计到基因克隆、蛋白表达及Elisa功能验证的一站式交付。
酶改造设计 → 验证
基于AI的酶活性与稳定性改造设计，配套实验验证确保改造效果可复现。
多肽/环肽优化 → 合成 → SPR检测
对已有先导多肽/环肽进行序列优化，合成后SPR验证亲和力提升。
抗体优化 → 合成 → SPR检测
抗体亲和力成熟与稳定性优化，合成表达后SPR定量验证结合力改善。
前沿算法引擎
融合前沿AI算法与物理建模引擎，搭建端到端智能计算基础设施。
AI 预测分析
AlphaFold 3
蛋白质结构高精度预测
Google DeepMind开发的第三代蛋白质结构预测模型，可高精度预测蛋白质、DNA、RNA及其复合物的三维结构，精度远超实验方法，大幅缩短结构解析周期。
AutoDock Vina
小分子高通量虚拟筛选
开源分子对接引擎，支持大规模小分子库虚拟筛选，快速评估配体-受体结合模式与亲和力，是药物发现领域的金标准工具。
GROMACS
分子动力学模拟与稳定性分析
高性能分子动力学模拟软件，可模拟蛋白质、核酸等生物大分子在原子尺度的运动轨迹，评估结合稳定性与构象变化。
Boltz‑2
蛋白-核酸复合物对接
基于深度学习的生物分子复合物结构预测模型，擅长蛋白质-核酸等大分子复合物对接，补充传统物理方法的不足。
持续集成全球前沿AI模型与计算工具，探索生命科学的无限边界。
AI 智能设计
RFdiffusion
蛋白质骨架生成与从头设计
RoseTTAFold驱动的蛋白质骨架生成模型，可从零开始设计满足特定功能和结构约束的全新蛋白质骨架，开创蛋白质从头设计新范式。
ProteinMPNN
蛋白质序列设计与优化
基于消息传递神经网络的蛋白质序列设计模型，给定蛋白质骨架结构可快速生成高稳定性、可表达的氨基酸序列，是蛋白质设计的关键逆折叠工具。
Protenix‑V2
高亲和力结合剂设计
字节跳动开发的AI精准对接大模型，整合多模态信息实现蛋白质-配体高精度结合构象预测，在CASP等基准评测中表现优异。
ESM-2
序列级互作潜能评估
Meta AI开发的蛋白质语言模型，通过分析序列信息即可评估蛋白质互作潜能，无需结构信息即可实现高通量序列级筛选与功能预测。
科研力量的信赖之选
携手全球300+高校与科研机构开展深度协作，持续验证技术的实战价值。
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