服务概览
AI 多肽设计与活性预测
围绕靶标和实验目标定义设计约束，使用序列生成、活性与理化性质预测、结构和界面评价逐步缩小候选范围，输出可用于合成与实验验证的多肽优先级清单。
蛋白语言模型与序列生成分析环境图学习和多肽性质预测流程结构预测、分子建模与候选排序平台
计算辅助药物设计
AI 多肽设计与活性预测
AI-Assisted Peptide Design and Activity Prediction
应用领域
应用领域
01 靶蛋白结合多肽候选设计
02 已知活性多肽的序列优化
03 多肽活性与结合可能性预测
04 稳定性、溶解性和聚集风险初筛
05 关键位点突变扫描与候选排序
06 环肽或受约束多肽的计算筛选
技术方法
技术方法
01
目标定义与序列生成
- 整理靶标序列或结构、作用区域和已知多肽信息
- 明确长度、氨基酸组成、修饰和理化性质等设计约束
- 通过序列模型或生成式方法提出候选多肽集合
02
活性与性质预测
- 结合序列和分子图特征评估活性或相互作用可能性
- 预测电荷、疏水性、溶解性、稳定性和聚集风险
- 进行序列相似性、重复性和潜在非特异性过滤
03
结构筛选与候选优选
- 预测多肽及其与靶标复合物的候选构象
- 评估结合界面、关键残基和结构合理性
- 综合多模型评分形成候选分级，并提出后续实验验证建议
服务信息
服务信息
样品要求
- 提供靶标蛋白序列或三维结构及物种信息
- 说明预期作用区域、功能目标和候选多肽长度范围
- 提供已知活性或无活性多肽及实验数据（如有）
- 明确氨基酸组成、修饰、环化或其他设计限制
周期与质控
项目周期根据候选规模、约束条件、结构筛选深度和已有实验数据评估后确认。
- 采用多模型或多指标交叉评估，避免依赖单一分数
- 检查序列重复性、理化性质和潜在非特异性风险
- 对结构筛选结果进行界面和构象合理性复核
- 明确计算预测的不确定性并保留实验验证优先级
交付结果
可交付结果
- 候选多肽序列及设计约束记录
- 活性、理化性质和风险预测结果表
- 候选结构、结合界面和关键残基图件
- 综合排序、优选依据和实验验证建议
常见问题
常见问题
AI 设计结果可以替代多肽合成和活性实验吗？
不能。计算设计用于扩大候选空间并提高筛选效率，最终活性、选择性和可开发性仍需通过合成、结合或功能实验确认。
没有已知活性多肽也可以设计吗？
可以根据靶标序列、结构或作用区域开展从头候选设计，但可用约束和验证信息越少，预测不确定性通常越高，需要预留更充分的实验筛选范围。
是否可以设计环肽或含修饰的多肽？
可以在项目评估时加入环化、非天然氨基酸或其他修饰约束，但模型和结构评价的适用范围需根据具体化学形式确认。