AI多模态蛋白筛选化合物技术服务

蛋白质与小分子间的相互作用非常重要，因为它们通常涉及药物的作用机制、酶的底物识别、信号传导等生物学过程。通过分子动力学模拟可以实现蛋白质-小分子化合物间的虚拟对接。

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产品描述

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-小分子化合物对接：研究药物的作用机制、酶的底物识别、信号传导等生物学过程

虚拟样品接收标准

蛋白质-小分子化合物对接

（1）有蛋白结构需客户提供蛋白结构，没有蛋白结构需要提供氨基酸序列

（2）需要提供所有筛选的小分子二维或三维结构式

（3）蛋白活性口袋的对接坐标（可选）

蛋白质-小分子化合物对接

蛋白质与小分子间的相互作用非常重要，因为它们通常涉及药物的作用机制、酶的底物识别、信号传导等生物学过程。通过分子动力学模拟可以实现蛋白质-小分子化合物间的虚拟对接。

服务优势

1、高精度建模：基于AlphaFold建模技术，构建蛋白质的高精度三维模型；基于化合物数据库，获取化合物高精度三维结构

2、高通量筛选：支持多配体与靶标蛋白同步对接，每小时可完成1000+次对接任务，高效实现大规模化合物库筛选

3、结果精准可靠：提供每对蛋白-化合物的最低结合自由能，确保数据准确性

4、高质量图片：提供五组蛋白-化合物的二维及三维模型（远景+近景）结合位点分析图，清晰展示结合位点、氢键及距离信息，提供全面的互作细节

筛选流程

服务内容

案例报告

细胞色素 P450 14Alpha -固醇脱甲基酶（PDB ID:1EA1）与zinc数据库中收录的1379个fda小分子批量分子对接。

3. 使用vina批量对接脚本，进行分子对接。每次对接都会产生一个log.txt文件，里面记录了每个对接模型的亲和力数据。

4. 根据亲和力进行排序

5. 从中选择前五对模型，进行对接模型远景图和近景图的制作，使用Ligplot+绘制2D相互作用图。

图3 对接模型远景图、近景图

图4 2D相互作用图