RESEARCH CASES

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这里汇总药物筛选、分子互作、蛋白复合物、组学、量子化学、自组装与材料体系案例。可继续按方法、体系或关键词筛选。

当前显示 54 / 54 个案例

虚拟筛选结果概览报告案例
HS-CASE-0001 · 报告案例 · 药物筛选

从大规模化学空间到实验候选

以多阶段筛选漏斗整合模型排序、结构复核、骨架多样性、成药风险与动态证据,逐层缩小候选范围。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Virtual ScreeningActive LearningDocking
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0002 · 报告案例 · 分子互作

从复合物建模到动态稳定性复核

先形成可检验的复合物构象假设,再通过轨迹诊断、关键接触和局部贡献比较判断其动态合理性。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

Complex ModelingDockingMD
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报告中的科研图 2报告案例
HS-CASE-0003 · 报告案例 · 蛋白复合物

核酸–蛋白复合物的多条件动态比较

对多个条件使用一致的准备、模拟与分析流程,比较复合物稳定性、接触网络和近似能量趋势。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Multi System MDTrajectory DiagnosticsInteraction Analysis
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图1、靶标 B复合物体系的结构图,图中绿色为靶标 D、粉色为靶标 C报告案例
HS-CASE-0004 · 报告案例 · 蛋白复合物

修饰前后蛋白复合物的稳定性与结合趋势

在匹配条件下比较修饰前后复合物的构象波动、界面接触与能量分量,定位可能受影响的局部网络。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Ptm ModelingMDMM/GBSA
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报告中的科研图 3报告案例
HS-CASE-0005 · 报告案例 · 蛋白与多肽工程

生成式多肽设计与多参数候选优先级

把生成候选、序列质量、理化性质、结构互补性和可开发性放在同一决策框架中,形成可测试的候选梯队。图摘要集中展示序列、结构与性质层面的主要结果,呈现候选之间的关键差异。综合结果形成可执行的序列、位点或多肽候选优先级。

Generative DesignPeptide DesignStructure Prediction
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0006 · 报告案例 · 蛋白与多肽工程

虚拟饱和突变定位关键功能区域

系统比较候选位点替换后的结构与能量响应,用于缩小实验突变空间并定位需要重点验证的功能区域。图摘要集中展示序列、结构与性质层面的主要结果,呈现候选之间的关键差异。综合结果形成可执行的序列、位点或多肽候选优先级。

Virtual Saturation MutagenesisStructure ModelingInteraction Analysis
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0007 · 报告案例 · 蛋白复合物

蛋白互作批量筛选与条件差异比较

使用一致的对接与复核协议比较一组蛋白互作候选,区分排序稳健性、组间差异与需要进一步采样的对象。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Protein Protein DockingBatch ScreeningCluster Analysis
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a,各雌性阶段中雄性和雌性程序基因的中位log2(1+调控效应FC),并与表达率和网络出度匹配的中性基因敲除比较。b,核心性别基因的种子间中位效应。误差范围表示三个随机种子的四分位间距。报告案例
HS-CASE-0008 · 报告案例 · 组学与 AI

单细胞网络虚拟敲除与状态扰动分析

从单细胞表达数据构建条件网络,通过虚拟扰动比较细胞状态偏移、网络响应与功能富集,生成实验优先级。图摘要整合数据分布、模型响应与特征比较,集中呈现跨分析层的一致趋势。这些结果形成清晰的特征、扰动或生物标志物优先级。

Single CellNetwork ModelingVirtual Perturbation
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图2 STRING数据库导出的PPI网络。节点代表候选蛋白,连线颜色对应不同证据来源;中央区域连接密集,提示细胞增殖、凋亡、炎症和生长因子信号模块之间存在广泛交叉。报告案例
HS-CASE-0009 · 报告案例 · 网络药理与毒理

网络药理、机器学习与结构模拟的证据整合

把网络关联、机器学习筛选、结构结合假设与动态复核分层组织,形成来源可追溯的机制证据链。图摘要串联网络、功能与结构层结果,呈现候选线索在不同证据层之间的对应关系。跨层结果共同形成更聚焦的靶标、通路与机制研究优先级。

Network PharmacologyMachine LearningEnrichment
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报告中的科研图 9报告案例
HS-CASE-0010 · 报告案例 · 网络药理与毒理

从风险靶点到结构与动力学复核

由毒理相关靶点和通路风险出发,对优先假设进行网络、结构和动态层面的逐级复核。图摘要串联网络、功能与结构层结果,呈现候选线索在不同证据层之间的对应关系。跨层结果共同形成更聚焦的靶标、通路与机制研究优先级。

Computational ToxicologyNetwork AnalysisDocking
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图 2. 候选化合物 B和候选化合物 A在 100 ns 分子动力学模拟过程中的结构与相互作用分析结果。(A)体系整体 RMSD 随时间变化;(B)体系回旋半径(Rg)随时间变化;(C)代表性原子对的径向分布函数 g(r);(D)体系中氢键(HBonds)、π-π作用数量随时间的变化;(E)短程范德华(van der Waals, SR)与静电(Coulomb, SR)相互作用能随时间的变化;(F)体系溶剂可及表面积(SASA)随时间变化。报告案例
HS-CASE-0011 · 报告案例 · 自组装

双组分小分子自组装的动态演化

从一个双组分体系的有限轨迹追踪聚集过程,比较形貌、接触网络和相对稳定阶段。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

Self Assembly MDCluster AnalysisRDF
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0012 · 报告案例 · 自组装

主客体识别与动态稳定性复核

比较主客体候选姿势在动态环境中的保持程度、进出行为与相互作用网络,形成可检验的识别假设。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

Host Guest ModelingMDTrajectory Diagnostics
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报告中的科研图 3报告案例
HS-CASE-0013 · 报告案例 · 药物筛选

全蛋白组反向找靶与结构交叉复核

以小分子为输入,通过口袋表示检索召回潜在蛋白,再以结构准备、批量对接、分布比较和功能富集收敛验证优先级。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Proteome Reverse ScreeningDrugclipDocking
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0014 · 报告案例 · 药物筛选

超大规模主动学习虚拟筛选

以结构多样的初始子库建立筛选标签,主动学习反复选择高信息量候选,再以对接、动力学、近似能量和性质风险分层复核。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Active LearningVirtual ScreeningDocking
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Figure 1. 蛋白–小分子复合物的分子对接与分子动力学模拟分析。 (A) 小分子在蛋白结合口袋中的整体结合构象,右侧为结合位点的局部放大图,显示关键残基与配体之间的相互作用模式,绿色虚线表示氢键作用,灰色氢键表示疏水作用,橘色虚线表示pi-pi作用; (B) 配体与关键氨基酸残基之间的二维相互作用示意图; (C) 蛋白、配体及复合物在 100 ns 分子动力学模拟过程中的 RMSD 变化; (D) 蛋白主链残基的 RMSF 分布; (E) 复合物在模拟过程中的回转半径(Rg)变化; (F) 复合物的溶剂可及表面积(SASA)随时间的变化; (G) 配体质心与蛋白质质心之间距离的变化; (H) 模拟过程中蛋白–配体之间氢键数目的变化; (I) 关键氨基酸残基对结合自由能的能量贡献分析; (J) 基于 RMSD 和 Rg 构建的三维自由能景观(FEL); (K) 自由能景观的二维投影图; (L) 蛋白表面的静电势分布图; (M) 分子动力学模拟 0 ns、50 ns 和 100 ns 时刻的复合物构象叠合图。报告案例
HS-CASE-0015 · 报告案例 · 膜体系

膜蛋白–脂质双层动力学与结合稳定性复核

在混合脂质双层与显式水环境中重建膜蛋白—配体体系,结合轨迹诊断、界面接触和相对能量趋势评估工作构象。图摘要汇集膜环境中的构象、轨迹与界面接触,直观呈现复合物的主要动态状态。这些结果为膜体系的构象比较和后续结构研究形成明确线索。

DockingMembrane MDMD
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0016 · 报告案例 · 蛋白复合物

多复合物条件比较:结构、动力学与能量统一复核

在统一准备、采样和分析口径下比较多个复合物,整合姿势、轨迹、接触网络与相对能量,区分稳健趋势和体系差异。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

DockingMulti System MDMM/GBSA
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图1、动力学模拟期间候选化合物 A与靶标 A的结合能随时间的变化。报告案例
HS-CASE-0017 · 报告案例 · 蛋白复合物

竞争性结合与自由能景观复核

构建无竞争与竞争条件下的复合物,通过动力学、界面接触、近似能量和自由能景观分析竞争分子介入后的相对构象变化。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Protein Protein DockingCompetitive BindingMD
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HS-CASE-0018 · 报告案例 · 材料与复杂混合物

多组分混合物聚集与界面分区趋势

在显式水环境中构建多组分混合物,通过团簇演化、紧致度、溶剂暴露和界面分析观察有限体系中的聚集与界面分区趋势。图摘要整合团簇演化、界面结构与组分分布,呈现复杂体系中的主要组织特征。这些结果为配方比较、结构调控与后续材料研究提供直观依据。

Mixture MDPhase BehaviorCluster Analysis
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图 1. 候选化合物 H(候选化合物 A,绿色)、候选化合物 I(EB,橙色)与候选化合物 C(候选化合物 B,品红色)在水溶液中的三元混合物体系于分子动力学模拟过程中不同时间点的构象分布图,分别展示了 0 ns、10 ns、30 ns、50 ns、80 ns 和 100 ns 时刻体系的整体构象(为清晰起见已隐去水分子与离子)。底部为 100 ns 时刻的构象局部放大图,其中黄色虚线表示氢键作用,青色虚线表示 π-π 堆积作用。报告案例
HS-CASE-0019 · 报告案例 · 自组装

三元自组装的 MD、MM/GBSA 与 PCA 机制复核

以显式水动力学、团簇、RDF、接触、SASA、PCA/FEL 和条件化 MM/GBSA 评估三组分的共聚集趋势和构象模态。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

Self Assembly MDMM/GBSAPca
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图 1 100 ns 快照中 候选化合物 I + 候选化合物 G + 候选化合物 H 三聚体的 IGM 分析结果。(a) 三聚体构象,候选化合物 A 为绿色、候选化合物 B 为橙色、候选化合物 C 为品红色(氧为红色、氮为蓝色、氢为白色),黑色虚线标出三对分子的最近重原子接触及其距离;(b) 分子间相互作用描述符 δg^inter 的等值面(取 0.005 a.u.),按 sign(λ2)ρ 着色,蓝色为吸引性强定向作用、绿色为色散主导的范德华作用、红色为位阻排斥,色标范围 ±0.05 a.u.,骨架以灰色细棒表示;(c) 同一等值面绕纵轴旋转 90° 后的视角。计算水平:促分子密度 IGM(无量子化学计算),Multiwfn 3.8,格点数 117 × 121 × 124、格距 0.2891 Bohr。报告案例
HS-CASE-0020 · 报告案例 · 自组装

三元聚集体 IGM 弱相互作用分析

从自组装轨迹提取代表性局部三聚体,以促分子密度 IGM、δg 与接触几何辅助判断可能的定向氢键样或色散主导接触区域。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

IgmWeak Interaction AnalysisContact Geometry
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图 1 三个分子在 pH 7 形式下的分子表面静电势。ESP 映射在电子密度 ρ = 0.001 a.u. 等值面上,红色为负电位、蓝色为正电位、白色接近零。(a) 候选化合物 A(净电荷 -1);(b) 候选化合物 C(中性);(c) 候选化合物 B(净电荷 +1)。由于三者净电荷不同,各面板采用各自的色标范围(标注于色条两端,单位 kcal/mol),白色统一对应 ESP = 0;各面板按分子尺寸独立缩放,比例尺不一致。计算水平:B3LYP-D3(BJ)/6-311+G(d,p)/SMD(water) 单点。报告案例
HS-CASE-0021 · 报告案例 · 量子化学

ESP 与 HOMO–LUMO 电子结构分析

在明确电荷、质子化、构象和溶剂模型的前提下,比较小分子的表面静电势、前线轨道分布和相对能隙。图摘要汇集电子结构、静电分布与能量特征,集中呈现候选体系的主要分子性质。这些结果为反应性比较、相互作用解释与分子优化提供清晰线索。

Quantum ChemistrySingle Point DftEsp
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0022 · 报告案例 · 药物筛选

小分子对接–动力学联合复核

从可审阅的对接姿势出发,组合统一体系准备、轨迹诊断、关键接触和近似能量,用于静态到动态的交叉复核。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

DockingMDMM/GBSA
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ASMD 分段反应坐标、非平衡轨迹和 PMF 拼接方法示意方法演示
HS-CASE-0023 · 方法演示 · 分子互作

ASMD 增强采样与解离路径演示

演示如何分段处理拉伸反应坐标,并以阶段性 Jarzynski 平均拼接 PMF,用于解离路径、采样效率和收敛诊断。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

AsmdSteered MDEnhanced Sampling
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HADDOCK 约束路径与 HDOCK 全局路径的匿名蛋白界面对照方法演示
HS-CASE-0024 · 方法演示 · 分子互作

HADDOCK/HDOCK 互补蛋白对接方法演示

并列演示约束驱动与全局刚体蛋白对接,从结构预处理和残基先验到聚类、界面接触和独立评分复核。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

HaddockHdockProtein Protein Docking
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匿名底物体系 A、B、C 的区域级突变影响热图方法演示
HS-CASE-0025 · 方法演示 · 蛋白与多肽工程

突变–底物选择性多体系设计

对多个匿名蛋白—底物体系进行对接和局部虚拟饱和扫描,比较替换对相对评分和接触模式的影响,输出区域级验证梯队。图摘要集中展示序列、结构与性质层面的主要结果,呈现候选之间的关键差异。综合结果形成可执行的序列、位点或多肽候选优先级。

Virtual Saturation MutagenesisSubstrate SelectivityDocking
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图 2. 肽链序列 A在 100 ns 分子动力学模拟过程中的结构与相互作用分析结果。(A)体系整体 RMSD 随时间变化;(B)体系回旋半径(Rg)随时间变化;(C)代表性原子对的径向分布函数 g(r);(D)体系中氢键(HBonds)、π–π 相互作用、π–阳离子相互作用及盐桥数量随时间的变化;(E)短程范德华(van der Waals, SR)与静电(Coulomb, SR)相互作用能随时间的变化;(F)体系溶剂可及表面积(SASA)随时间变化。报告案例
HS-CASE-0026 · 报告案例 · 自组装

多肽自组装与聚集动力学

显式溶剂轨迹呈现多肽体系由分散接触向聚集构象演化的连续过程,并结合多项结构指标描绘主要聚集状态。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

Peptide Self AssemblyMDCluster Analysis
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0027 · 报告案例 · 蛋白复合物

蛋白–蛋白复合物动力学与界面稳定性复核

轨迹稳定性、界面接触、局部能量贡献与自由能景观投影共同描绘蛋白复合物的主要构象状态。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Protein Protein ComplexMDRmsd Rmsf Rg Sasa
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图1:通过机器学习筛选中心基因。(A-B) LASSO回归算法。(C-D) SVM-RFE算法。(E-F) RF算法。LASSO,最小绝对收缩和选择算子;SVM-RFE,支持向量机递归特征消除;RF,随机森林。报告案例
HS-CASE-0028 · 报告案例 · 组学与 AI

多算法机器学习特征筛选与核心特征优先级

三类机器学习算法的特征排序与交集结果相互参照,形成核心特征的模型内优先级。图摘要整合数据分布、模型响应与特征比较,集中呈现跨分析层的一致趋势。这些结果形成清晰的特征、扰动或生物标志物优先级。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

LassoSvm RfeRandom Forest
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报告中的科研图 4相关报告子案例
HS-CASE-0029 · 报告案例 · 药物筛选

多候选小分子对接模式比较

多个候选化合物在统一协议下完成构象、口袋匹配与关键接触比较,形成清晰的模型内排序。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Multi Compound DockingPose ReviewRelative Score
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报告中的科研图 1相关报告子案例
HS-CASE-0030 · 报告案例 · 分子互作

双候选对接构象与相对评分复核

候选化合物 A 与 B 的代表构象、关键接触和相对排序趋势在统一协议下完成对照。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

Paired Ligand DockingPose ReviewRelative Score
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Figure 1. 蛋白–小分子复合物的分子对接与分子动力学模拟分析。 (A) 小分子在蛋白结合口袋中的整体结合构象,右侧为结合位点的局部放大图,显示关键残基与配体之间的相互作用模式,绿色虚线表示氢键作用,灰色氢键表示疏水作用,橘色虚线表示pi-pi作用; (B) 配体与关键氨基酸残基之间的二维相互作用示意图; (C) 蛋白、配体及复合物在 100 ns 分子动力学模拟过程中的 RMSD 变化; (D) 蛋白主链残基的 RMSF 分布; (E) 复合物在模拟过程中的回转半径(Rg)变化; (F) 复合物的溶剂可及表面积(SASA)随时间的变化; (G) 配体质心与蛋白质质心之间距离的变化; (H) 模拟过程中蛋白–配体之间氢键数目的变化; (I) 关键氨基酸残基对结合自由能的能量贡献分析; (J) 基于 RMSD 和 Rg 构建的三维自由能景观(FEL); (K) 自由能景观的二维投影图; (L) 蛋白表面的静电势分布图; (M) 分子动力学模拟 0 ns、50 ns 和 100 ns 时刻的复合物构象叠合图。相关报告子案例
HS-CASE-0031 · 报告案例 · 分子互作

蛋白–小分子综合动力学深度复核

轨迹稳定性、接触持续性与构象叠合共同呈现蛋白—配体复合物在显式溶剂中的主要动态特征。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

DockingMDRmsd Rmsf Rg Sasa
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在培训和测试中心,活动数据的分布.报告案例
HS-CASE-0032 · 报告案例 · 药物筛选

机器学习与物理模型联合的候选抑制剂发现

联合配体特征学习、结构筛选、动力学与性质评估,形成由大范围召回到物理复核的候选优先级。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Machine LearningVirtual ScreeningDocking
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图1. 靶标 A–候选化合物 A复合物的结合模式。(A) 蛋白与配体静电势表面及结合口袋示意;(B) 配体在 靶标 A 中的结合构象;(C) 局部相互作用图。报告案例
HS-CASE-0033 · 报告案例 · 分子互作

金属配合物候选的对接、动力学与能量复核

从金属配合物参数准备出发,连续复核结合构象、采样稳定性、局部互作与近似能量趋势。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

Metal ComplexDockingMD
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0034 · 报告案例 · 量子化学

单候选化合物的前线轨道与静电势分析

对候选化合物进行几何优化,并以 HOMO、LUMO 与静电势分布描述电子供受体区域和反应性线索。图摘要汇集电子结构、静电分布与能量特征,集中呈现候选体系的主要分子性质。这些结果为反应性比较、相互作用解释与分子优化提供清晰线索。

DftGeometry OptimizationHomo Lumo
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图1、小分子和疾病的公共靶点,以韦恩图表示。报告案例
HS-CASE-0035 · 报告案例 · 网络药理与毒理

网络药理、分子对接与动力学的分层证据整合

按成分、靶标、通路、结构构象与动态稳定性逐层组织证据,形成可追踪的验证优先级。图摘要串联网络、功能与结构层结果,呈现候选线索在不同证据层之间的对应关系。跨层结果共同形成更聚焦的靶标、通路与机制研究优先级。

Network PharmacologyEnrichmentDocking
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图1:靶标 A 中所有赖氨酸位点。报告案例
HS-CASE-0036 · 报告案例 · 蛋白与多肽工程

蛋白乳酰化(Kla)位点预测与优先级

依据蛋白序列和 Kla 位点预测模型整理候选修饰位点,并结合局部窗口与置信信息形成实验优先级。图摘要集中展示序列、结构与性质层面的主要结果,呈现候选之间的关键差异。综合结果形成可执行的序列、位点或多肽候选优先级。

Ptm PredictionKlaSequence Analysis
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图 2. 獐牙菜苦苷和诃子酸在 100 ns 分子动力学模拟过程中的结构与相互作用分析结果。(A)体系整体 RMSD 随时间变化;(B)体系回旋半径(Rg)随时间变化;(C)代表性原子对的径向分布函数 g(r);(D)体系中氢键(HBonds)数量随时间的变化;(E)短程范德华(van der Waals, SR)与静电(Coulomb, SR)相互作用能随时间的变化;(F)体系溶剂可及表面积(SASA)随时间变化。报告案例
HS-CASE-0037 · 报告案例 · 自组装

双组分共组装的聚集与结构演化复核

通过显式溶剂动力学、聚集快照和结构指标追踪双组分从分散到共同聚集的演化过程。图摘要串联聚集快照、结构指标与构象分布,呈现组装过程中的主要状态演化。多项结果共同形成对聚集路径、关键接触和代表构象的直观认识。

Self Assembly MDCluster AnalysisRmsd Rg Sasa
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报告中的科研图 4相关报告子案例
HS-CASE-0038 · 报告案例 · 药物筛选

反向找靶、结构对接与功能富集复核

从候选化合物出发串联反向靶标召回、结构对接与功能富集,形成分层候选靶标清单。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Reverse TargetingDockingEnrichment
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报告中的科研图 1相关报告子案例
HS-CASE-0039 · 报告案例 · 分子互作

蛋白–小分子对接、动力学与 MM/GBSA 复核

对接构象进入显式溶剂动力学,并结合轨迹诊断、接触网络与 MM/GBSA 近似能量进行连续复核。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

DockingMDMM/GBSA
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报告中的科研图 1相关报告子案例
HS-CASE-0040 · 报告案例 · 蛋白复合物

蛋白复合物动力学、局部贡献与 FEL 复核

从复合物轨迹稳定性、界面接触、局部能量贡献与自由能景观投影复核代表构象。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

Protein Complex MDMM/GBSAResidue Decomposition
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表2、DKK2-LRP6接触界面的氢键及盐桥相互作用相关报告子案例
HS-CASE-0041 · 报告案例 · 蛋白复合物

HADDOCK 约束对接、聚类与界面复核

利用已知或推定界面约束生成蛋白复合物构象,并依据聚类、评分组分与界面接触选择代表模型。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

HaddockRestraint DockingCluster Analysis
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图1、POSTN-FN1复合物的结合模式,图中蓝色为POSTN,粉色为POSTN蛋白。黄色虚线表示氢键作用,洋红色虚线表示盐桥作用。相关报告子案例
HS-CASE-0042 · 报告案例 · 蛋白复合物

HDOCK 蛋白–蛋白构象与界面复核

对 HDOCK 代表构象进行评分、界面几何与关键接触复核,识别适合继续优化的工作模型。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

HdockProtein Protein DockingInterface Analysis
阅读完整案例
表2、Ligand-Receptor接触界面的氢键相互作用相关报告子案例
HS-CASE-0043 · 报告案例 · 蛋白复合物

蛋白–蛋白对接评分与代表构象比较

在统一协议下比较多个蛋白对接构象的模型评分、聚类位置和界面特征。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

Protein Protein DockingScoringCluster Analysis
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图1、aaa-bbb复合物的结合模式,图中蓝色为aaa,粉色为bbb蛋白。黄色虚线表示氢键作用。相关报告子案例
HS-CASE-0044 · 报告案例 · 蛋白复合物

结构预测驱动的蛋白复合物建模复核

以预测单体结构为输入,经过结构质控、复合物对接与界面检查形成可供后续验证的工作模型。图摘要整合界面构象、动态变化与局部贡献,呈现复合物状态之间的主要差异。这些结果形成代表模型与关键界面区域的清晰优先级。

Structure PredictionProtein Protein DockingInterface Analysis
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报告中的科研图 1相关报告子案例
HS-CASE-0045 · 报告案例 · 分子互作

全蛋白搜索空间下的候选结合构象复核

在全蛋白表面搜索候选结合区域,并对排名构象进行几何与相互作用复核。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

Global DockingPose ClusteringInteraction Analysis
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图1、基于对接获得的配体-蛋白结合模式;(A-B)小分子蛋白的3D作用模式,绿色虚线表示氢键作用。(C)小分子-蛋白的2D作用模式。绿色虚线表示氢键作用,粉色虚线表示Pi-Alkyl作用(疏水作用)。相关报告子案例
HS-CASE-0046 · 报告案例 · 分子互作

晶体口袋约束下的小分子对接复核

依据晶体配体或已知口袋限定搜索空间,并复核候选构象的几何匹配和关键接触。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

Pocket DockingCrystal StructureInteraction Analysis
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HS-CASE-0047 · 报告案例 · 分子互作

氢键、卤键与静电互作的对接构象复核

围绕氢键、卤键与静电互作检查候选构象的方向性、距离和局部环境。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

DockingHalogen BondHydrogen Bond
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HS-CASE-0048 · 报告案例 · 分子互作

结构预测模型上的疏水口袋对接复核

在预测结构的候选疏水口袋中开展对接,并结合局部结构置信度复核构象。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

Predicted StructurePocket DetectionDocking
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HS-CASE-0049 · 报告案例 · 分子互作

盐桥与芳香相互作用的对接构象复核

从盐桥、π 相互作用与口袋形状互补三个层面复核代表性对接构象。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。相关结果按研究问题集中组织,便于快速识别关键变化与优先方向。

DockingSalt BridgePi Interactions
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HS-CASE-0050 · 报告案例 · 分子互作

双受体条件下的候选对接模式比较

在统一准备和对接协议下比较同一候选在两个受体环境中的代表构象、评分与关键接触。图摘要集中展示代表构象、关键接触与组间比较,使不同互作模式的特征能够快速对应。多维结果共同形成构象优先级与可继续研究的相互作用线索。

Cross Target DockingPose ComparisonInteraction Analysis
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主动学习虚拟筛选方法流程示意方法演示
HS-CASE-0051 · 方法演示 · 药物筛选

主动学习大规模虚拟筛选项目设计

展示如何以初始结构样本、主动学习迭代和物理复核组织大规模虚拟筛选项目。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Active LearningLarge Scale Virtual ScreeningUncertainty Sampling
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无序区暂态口袋与集合对接方法示意方法演示
HS-CASE-0052 · 方法演示 · 药物筛选

无序区口袋驱动的虚拟筛选工作流

展示从无序区构象集合、暂态口袋识别到集合对接与复核的虚拟筛选路径。图摘要汇集候选分布、结构复核与性质比较,集中呈现筛选漏斗中的主要结果信号。这些结果形成层次清晰的候选优先级,为后续实验选择与先导优化提供直接参考。

Disordered RegionPocket EnsembleVirtual Screening
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报告中的科研图 1报告案例
HS-CASE-0053 · 报告案例 · 蛋白与多肽工程

蛋白突变体在双温条件下的动力学与末态构象比较

围绕蛋白突变体的双温动力学轨迹,集中比较 RMSD、RMSF、回转半径、SASA 与末态构象。图摘要展示两组轨迹在整体波动、局部柔性和结构紧致度上的差异,并呈现温度条件相关的末态二级结构特征,为后续构象筛选与结构复核提供直观依据。

Mutation ModelingMolecular DynamicsRmsd Rmsf Rg Sasa
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图1、靶标 A-靶标 B复合物的结合模式,图中豆沙色为靶标 A,蓝色为靶标 B蛋白。黄色虚线表示氢键作用。相关报告子案例
HS-CASE-0054 · 报告案例 · 蛋白复合物

结构预测复合物的结合评分与界面氢键复核

围绕蛋白复合物的预测工作构象,整合模型评分、三维界面结构与二维氢键网络。图摘要集中展示两个蛋白的整体装配关系、界面接触区域和关键氢键位置,使评分结果与结构几何能够相互对应,并形成可继续用于界面优化与动力学复核的代表构象。

Structure PredictionProtein Protein DockingProdigy
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