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当前显示 16 / 90 项科研服务
药物发现筛选与候选发现
AI 药物设计
把表征学习、性质预测与物理筛选组织成可审查的候选优先级流程。
分子与靶点表征学习QSAR 与适用域评估对接、重打分与 ADMET 风险筛查
药物发现筛选与候选发现
AI 药物靶点发现
整合遗传学、多组学、文献与知识图谱证据，为疾病相关靶点建立可追溯的优先级和验证假设。
文献挖掘与知识图谱证据整合遗传学和多组学靶点关联分析因果性、可成药性与新颖性分层评分
药物发现配体与先导设计
基于结构的药物设计
从靶点结构、口袋状态和相互作用假设出发，组合热点识别、片段生长、构象筛选与先导优化。
结合口袋与热点分析片段对接、连接与生长构效关系解释与多参数优化
药物发现配体与先导设计
配体设计、药效团与 QSAR
在结构信息有限时，以活性配体、分子描述符和适用域为核心建立可解释的化学空间模型。
相似性、骨架与化学空间分析配体药效团与 3D-QSAR经典机器学习与不确定性校准
药物发现药代与安全性建模
ADMET 与计算毒理
整合结构警示、性质模型、相似化合物与网络证据，对吸收、分布、代谢、排泄和毒性风险做分层判断。
理化与 ADMET 性质预测结构警示和代谢位点分析毒性靶点、通路与证据分级
药物发现筛选与候选发现
虚拟筛选
从化学库质控、分层筛选到人工复核，建立可回溯的命中发现路径。
化学库标准化与去冗余药效团、相似性与结构筛选共识排序与聚类选样
药物发现配体与先导设计
药效团建模
从活性配体或复合物结构提取必要相互作用特征，用于化学空间检索、活性模式解释与候选优先级。
配体药效团结构药效团假设验证与虚拟筛选
药物发现配体与先导设计
片段药物设计
围绕口袋热点和片段结合姿势开展片段筛选、连接、生长与骨架替换，形成可合成的扩展方案。
片段库准备与对接热点映射和片段聚类片段连接、生长与骨架跃迁
药物发现靶向蛋白降解
PROTAC 设计与评估
联合靶蛋白配体、E3 配体、连接臂和三元复合物构象，比较降解分子设计中的几何与可开发性约束。
二元复合物准备三元复合物建模连接臂采样与界面分析
药物发现靶向蛋白降解
PROTAC Linker 设计与优化
对连接臂长度、柔性、出口矢量和理化性质进行构象采样，缩小可合成的 linker 设计空间。
出口矢量分析连接臂枚举与构象采样几何过滤和多参数排序
药物发现靶向蛋白降解
分子胶设计
围绕诱导蛋白界面、配体结合位点与新生接触网络，比较可能稳定目标复合物的小分子设计。
诱导界面识别三元体系对接与采样新生接触和协同性假设分析
药物发现筛选与候选发现
药物重定位
整合疾病机制、药物靶点、转录响应、结构匹配与安全性信息，建立可追溯的重定位候选优先级。
疾病-靶点-药物证据整合表达签名反转与网络分析结构复核和风险分层
药物发现筛选与候选发现
共价药物虚拟筛选
将反应基团过滤、亲核残基几何、非共价预组织和共价对接结合，用于共价候选分层。
反应基团与结构警示过滤非共价预对接共价几何和反应可行性复核
药物发现筛选与候选发现
多靶点虚拟筛选
在多个主靶点、同源蛋白或抗靶点之间比较候选结合模式，支持多靶点设计与选择性风险排序。
靶点面板准备一致参数的并行筛选跨靶点归一化和相互作用比较
药物发现筛选与候选发现
化合物库设计与数据库挖掘
按化学质量、骨架多样性、性质窗口、可采购性和项目假设构建适合筛选的候选集合。
结构标准化与去重骨架和性质空间分析约束检索与多样性选样
药物发现药代与安全性建模
PBPK 与药代动力学建模
以物种生理参数、化合物性质和体外/体内数据构建研究型药代模型，比较暴露情景与参数敏感性。
参数整理与模型结构选择PBPK/群体药代拟合敏感性、可识别性和情景模拟
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