尊龙凯时致力于推动生物医药领域的创新，虚拟筛选技术通常依赖于计算机模拟与分子对接等技术，通过分析分子间的相互作用来预测化合物的生物活性。在这一领域，人工智能（AI）药物筛选通过结合AI技术与计算化学的高通量筛选，广泛应用于蛋白质结构预测、新药开发及分子设计和优化等方面，其主要目标是利用机器学习（ML）算法分析海量数据，从中提取规律，生成AI评分函数，以提升筛选效率，加速候选药物的发现。

尊龙凯时的MCEAI药物筛选平台综合应用分子对接、深度学习和分子动力学模拟等方法，借助高性能服务器，能够在短短数小时内完成数千万分子的筛选，真正实现快速高效的药物发现。

基于靶点的AI筛选通过深度神经网络、随机森林等算法及分子对接技术，构建化合物的化学结构与其生物活性之间的关系模型，从而快速预测药物化合物的作用机制。以下是基于深度学习模型预测蛋白质与小分子结合的流程。

数据收集

基于公开数据库如PDBbind、ChEMBL和RCSB PDB等收集蛋白质结构及小分子化合物（如结构和生物活性信息）数据，作为模型的输入。

特征提取

将原始数据转换为适合深度学习模型处理的格式。例如，使用分子指纹表示小分子的结构，而蛋白质特征可以通过其氨基酸序列或三维结构编码进行表达。

模型训练

目前常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）和Transformer模型等。这些模型通过对比已知的蛋白质-小分子结合实例，学习并识别潜在的结合模式，在训练过程中不断优化参数，从而提高预测准确性和可靠性。

活性预测

训练好的深度学习模型将待筛选的小分子输入，从而预测其与靶标蛋白的结合能力。根据预测结果对小分子进行排序，选择前几名作为潜在候选药物进行实验验证。

在基于配体的AI筛选中，研究人员可以从已知的化合物库中寻找具有所需性质的化合物，或将已知的活性分子作为训练集，利用AI工具总结其特征并生成新的相似分子。AI生成模型能够在更广泛的化学空间中搜索新分子，设计出具有特定药物特性的候选分子，以提升药物研发的效率和成功率。

尊龙凯时提供一体化服务，包括基于配体/受体的AI筛选、分子动力学模拟、结构优化及化合物合成，具备成熟的化学合成能力及多种复杂的化学合成技术。我们的高性能计算机服务器确保数据处理的快速高效，同时拥有专业的分子模拟和药物设计团队，积累了丰富的行业经验，并实施高度标准的数据隐私管理，确保信息安全。

尊龙凯时的MCEAI药物筛选平台旨在通过先进的算法和计算能力，快速识别潜在的药物候选分子，显著提升药物研发的效率与成功率。欲了解更多服务价格或技术详情，欢迎通过邮件或直接联系尊龙凯时的销售团队。

品牌介绍

尊龙凯时（MCE，即MedChemExpress）拥有200多种全球独家化合物库，致力于为全球科研客户提供前沿、全方位的高品质小分子活性化合物。我们的产品包含50,000多种高选择性抑制剂和激动剂，涉及各热门信号通路及疾病领域，涵盖多种重组蛋白、多肽及常用试剂盒，更有PROTAC、ADC等特色产品，广泛应用于新药研发和生命科学等科研项目。同时，我们也提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析检测等专业技术服务。