蛋白与小分子之间的结合行为是药物发现的核心环节。通过计算模拟，我们可以预测其结合位点、亲和力及关键相互作用机制，从而加速药物筛选与机制研究。
致一生物自主构建的蛋白-小分子互作智能筛选系统，融合AlphaFold3、AutoDock Vina等先进算法，覆盖蛋白结构预测、小分子库构建、虚拟筛选、能量打分及结合模式分析等关键流程，提供高通量、高准确度的互作预测服务。
1、靶点验证： 鉴定蛋白上潜在的小分子结合位点，辅助功能定位与机制解析。
2、候选化合物筛选： 通过三轮虚拟筛选识别高亲和力小分子，提高实验命中率。
3、结合模式解析： 揭示关键残基与分子间作用力，支持结构优化。
4、突变影响评估： 预测蛋白突变对结合稳定性与亲和力的影响。
5、机制研究与副作用预警： 协助分析药物作用通路及可能的脱靶效应。
1、高精度建模： AlphaFold3构建蛋白三维结构，确保对接精度。
2、柔性对接机制： 模拟结合口袋的动态变化，更贴近生理状态。
3、多轮筛选策略： 从粗筛到精筛再到AI优化（NeuralPlex可选），提高筛选效率与准确度。
4、多维评分体系： 包括结合自由能、口袋化学环境与分子稳定性等指标。
5、AI辅助结构优化： 基于LigandMPNN优化小分子结构，提升结合选择性。
致一生物致力于为药物研发与作用机制研究提供高效、可靠的蛋白-小分子互作解决方案，加速候选药物的发现与验证。
