在蛋白互作研究中，传统方法如酵母双杂交（Y2H）与免疫沉淀-质谱联用（IP-MS）面临诸多限制；
1、实验流程繁琐： Y2H需构建文库并进行多轮筛选，假阳性率高（>30%）
2、周期较长： IP-MS从样本制备至数据分析通常需 2–4 周
3、识别盲区： 难以检测瞬时或弱亲和互作
我们基于AlphaFold3构建多模态AI互作预测平台，实现从序列到结构预测的智能化、高通量蛋白互作筛选。
| 维度 | 传统方法 | 致一平台优势 |
| 筛选周期 | 周-月级 | <24小时（预测 + 验证） |
| 实验成本 | 单次实验5–10K元 | 大幅下降（纯计算流程） |
| 数据维度 | 二元互作 | 支持多蛋白复合体预测 |
| 模块 | 技术特点 | 功能描述 |
| MegaDock | 快速FFT算法，召回率>95% | 海量初筛互作对 |
| Hdock | 柔性对接 + 多目标遗传算法> | 精筛高亲和力互作模型 |
| AlphaFold3 | 等变注意力神经网络 | 验证复合物结构可信度 |
1、构建蛋白结构数据库（AF3建模）
2、诱饵蛋白结构准备
3、Hdock优化筛选TOP10
4、AlphaFold3精建复合物结构，计算iPTM/PTM值
| 项目内容 | 技术特点 |
| 候选互作蛋白列表（TOP10） | 包含UniProt编号、结合能、预测结构链接 |
| 精筛结构模型（.pdb） | 诱饵与互作蛋白复合物结构文件 |
| iPTM/PTM值表格 | 验证互作稳定性与建模可信度 |
| 对接界面分析图 | 显示结合关键残基、氢键、疏水作用图谱 |
| 交互报告与筛选流程说明文档 | 附带筛选参数、分析策略与后续验证建议 |
[1] Jumper, J. et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature 596, 583–589 (2021).
[2] Yan, Y. et al. HDOCK: a web server for protein–protein and protein–DNA/RNA docking. Nucleic Acids Res. 45(W1), W365–W373 (2017).