药物研发技术服务
配体结合模式预测
蛋白质配体结合模式对于理解药物作用机制、指导先导化合物优化具有重要意义。然而，通过X射线晶体学或核磁共振等实验手段获得复合结构不仅困难，而且成本高昂。因此，利用计算机模拟对接技术来预测这些分子间相互作用的三维结构成为了一个重要的研究方法。这种技术通过计算预测，帮助研究人员理解蛋白质与配体的结合模式，从而为药物研发提供关键信息。目前业界常用的蛋白质-配体结合模式预测方法主要包括:
- 基于构象搜索和打分函数的分子对接：通过采样获得大量配体在蛋白质结合口袋中的可能构象和位置，使用打分函数对构象排序，选取最佳结合构象。打分函数通常基于物理相互作用或经验势函数，基于卷积神经网络等人工智能模型的打分函数也被证明在某些体系中可改进对接精确度。
- 基于深度学习模型的分子对接：近年来出现了一系列基于深度学习的新方法，利用扩散模型等深度学习模型，可不通过构象搜索直接生成配体分子在蛋白质结合口袋中的结合构象，成为对经典对接方法的有效补充，尤其在结合口袋未知情况下表现良好。
服务模式
- 根据客户需求，开展蛋白质结构建模、结合口袋评估、已知活性化合物收集、已知复合物结构调研等工作
- 基于多种方法进行分子对接，产生算法推荐的结合模式
- 根据已知蛋白质背景信息、活性化合物构效关系等进行综合分析，确定最佳结合模式
康迈优势
- 深厚的技术积累：团队成员从事计算化学研究多年，拥有丰富的项目实践经验
- 专业的工作流程：在计算结果之外充分结合领域知识及专业数据进行综合分析，提升预测准确度
- 量身定制的服务: 根据客户需求定制研究内容，为其业务目标提供最优方案
