转录因子（Transcription Factor, TF）通过识别特定核酸序列，调控靶基因的表达，是细胞命运决定、信号转导与基因网络调控的核心要素。致一生物通过计算建模与AI预测手段，构建核酸-转录因子互作模型，有效识别结合位点及调控机制，为基因表达研究与合成生物学提供全新解决方案。
致一生物自主研发的核酸-转录因子互作系统，整合 Hdock 与 AlphaFold3 等高性能工具，提供从序列处理、结构建模、柔性对接到结合验证的完整流程，适用于靶基因筛选、合成调控回路设计及转录调控网络研究。
1、基因调控网络重建： 准确预测转录因子结合位点，揭示调控机制。
2、突变影响分析： 评估序列变异对TF-DNA亲和力和特异性的影响。
3、靶基因识别与优化： 基于互作模式，筛选潜在靶基因及调控因子。
4、合成生物设计： 构建人工转录因子与调控元件，精确调节表达水平。
5、功能基因组研究： 分析关键TF调控网络，支持疾病机制研究。
1、柔性对接模拟： 支持转录因子构象变化，提升模拟真实度。
2、多维打分策略： 综合自由能、结合特异性与界面稳定性，评估互作可靠性。
3、高通量构象筛选： 采用多构象采样，兼顾效率与全面性。
4、专家辅助验证： 引入人工审核机制，确保结果具有生物学解释力。
通过AI辅助的核酸-转录因子互作平台，致一生物为基因表达调控机制研究提供新维度，为精准调控及合成调控器件设计提供强大支持。
