靶蛋白结构设计改造与筛选

提供蛋白数据库检索、结构预测、功能分析及基于结构的AI蛋白设计等多种服务。
Backbone
蛋白数据库检索
  • 拥有本地部署的UniRef90、MGnify、PDB等蛋白结构及序列数据库

  • 提供基于结构或序列的搜索比对服务

  • 进化树构建服务

Protein
基于结构的AI蛋白设计
  • motif移植
  • 局部序列突变
  • Binder设计
Structure
蛋白结构预测
  • Alphafold结构预测:~ 2个/小时
  • Esmfold结构预测:~ 120个/小时
Evaluation
蛋白功能预测
  • 活性口袋预测
  • 信号肽预测
  • 功能域预测
  • 热稳定性预测
  • 二硫键预测
  • MHC结合亲和力预测
  • B细胞表位预测
  • 毒性肽预测
  • 蛋白酶切位点预测
同构蛋白质一级序列设计
利用训练好的AI深度学习网络,接收蛋白结构文件作为输入,捕获复杂的蛋白质拓扑和化学性质,以设计预期特性和功能的新蛋白质序列,并进行序列稳定性评估和进一步优化,可满足自主知识产权蛋白质序列的设计要求。
根据给定的完整蛋白结构设计序列
根据给定的部分蛋白结构补全序列
蛋白质长效化设计
利用AI设计算法,优化蛋白质的折叠自由能,使蛋白质更容易自发折叠为具有功能的天然状态,从而提高蛋白质的稳定性,实现长效化。
长效化设计的目标
AI设计蛋白的RMSD与Rosetta Energy变化
蛋白质人源化设计
结合同源进化分析及AI设计工具,提高蛋白质与人类序列相似区域的比例,减少人体对蛋白质药物的免疫反应。
黄曲霉尿酸氧化酶结构图及与人类序列相似度
人源化尿酸氧化酶结构图及与人类序列相似度
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