虚拟高通量筛选

 不同于针对单一靶点的AI-based 高通量筛选,我们的算法实现了针对多靶点的通用型虚拟高通量筛选,极大提升了AI-based虚拟高通量筛选的实际应用价值。我们的实现了更高的药靶结合预测精度,在相关数据集达到了93%的预测精度并经过了实验验证。我们的算法极大减少了物理筛选工作,并帮助识别潜在先导化合物,而无需合成或购买大型化合物库。

De Novo Design

更加新颖的全新药物设计

  • 覆盖多治疗领域靶点

  • 支持 CADD 验证

  • 支持实验验证

蛋白质结构预测

基于AI 的低成本预测蛋白质结果(开发阶段,尚未达到实际应用精度)

蛋白质实际结构

测试效果