服务概览
AI 蛋白设计
利用深度学习和生成式 AI 技术从头设计功能性蛋白分子。 项目将结合研究目标、样品条件和所需交付参数进行方案评估，并在实验或计算执行过程中保留必要的质量控制和结果解释信息。
GPU 深度学习训练集群蛋白结构预测平台（AlphaFold、ESMFold 等）蛋白设计专用 AI 工具（ProteinMPNN、RFdiffusion 等）
计算辅助药物设计
AI 蛋白设计
AI Protein Design
应用领域
应用领域
01 蛋白质骨架从头设计
02 酶活性位点理性改造
03 抗体和抗体模拟物设计
04 蛋白-蛋白结合界面设计
05 蛋白稳定性与可溶性优化
06 多特异性蛋白工程改造
技术方法
技术方法
01
序列与结构建模
- 蛋白序列和结构特征编码
- 预训练蛋白语言模型应用
- 结构预测与质量评估
02
生成式设计
- 扩散模型或生成对抗网络蛋白生成
- 序列-结构联合优化
- 约束条件下的定向生成
03
过滤与优选
- 结构合理性评价
- 功能位点保守性分析
- 表达和溶解性预测评分
服务信息
服务信息
样品要求
- 提供目标功能和应用场景描述
- 提供参考蛋白序列或结构（如有）
- 明确设计约束条件
- 下游实验验证方案（如可协助设计）
周期与质控
AI 蛋白设计项目周期差异较大，通常 15-60 个工作日，取决于设计目标复杂度和验证需求。
- 多模型预测一致性评估
- 结构合理性物理化学验证
- 实验验证反馈迭代优化
- 设计过程全链路可追溯
交付结果
可交付结果
- 项目方案与关键参数说明
- 原始数据或计算结果文件
- 质量控制与结果汇总
- 结果解释与后续建议
常见问题
常见问题
AI 蛋白设计适合哪些项目？
AI 蛋白设计可根据样品、靶点和研究目标进行方案配置，具体以项目评估结果为准。
项目周期如何确定？
当前页面提供的参考周期为AI 蛋白设计项目周期差异较大，通常 15-60 个工作日，取决于设计目标复杂度和验证需求，实际周期会根据样品状态和实验方案确认。
需要提前准备哪些材料？
提供目标功能和应用场景描述；提供参考蛋白序列或结构（如有）；明确设计约束条件；下游实验验证方案（如可协助设计）