科研服务
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- 产品描述
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AI作为一种革命性工具已经在生命科学领域发挥了巨大的潜力。
在蛋白质组学领域，机器学习和深度学习被广泛应用于蛋白质互作、蛋白质-核酸互作、蛋白质-小分子对接等。瑞源生物数字化文库筛选技术，根据蛋白质三维结构对蛋白质互作进行预测。根据预测得到的互作概率进行进一步实验验证，大大提升验证效率。应用领域
· 蛋白质-蛋白质互作：研究疾病的发生机制、信号传导机制、蛋白质功能预测等方面
· 蛋白质-核酸对接：研究疾病发生机理研究、生物分子复合物结构预测、基因治疗等方面虚拟样品接收标准
蛋白质-蛋白质互作
蛋白质-核酸对接
需要提供蛋白的CDS序列或者氨基酸序列
（1）需要提供蛋白的CDS序列或者氨基酸序列
（2）需要提供核酸的序列
蛋白-蛋白互作、蛋白-核酸互作
传统的PPI检测方法依赖于实验手段，如酵母双杂交（Y2H）和免疫共沉淀（Co-IP），耗时长，某些难表达的蛋白成功率低。基于计算方法的PPI预测工具可以根据蛋白质的序列或结构信息预测可能的相互作用。
服务优势
三轮筛选流程
服务内容
案例展示
蛋白-蛋白互作预测
3、取对接分值前200对模型进行细筛(瑞源生物自主搭建程序)得到对接蛋白注释、互作分值、建模分值等信息。
图3：大模型互作深度预测分析4、对细筛得到的互作对进行详细分析，用颜色区分互作模型置信度分值，并针对 PAE 值（误差值）作图。
声明：本公司出售产品只能用于科研目的，不得用于诊断或者治疗！
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