In the drug discovery world, AlphaFold2 is now almost synonymous with solving one of the most elusive problems in computational biology and chemistry: protein folding.
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将人工智能的强大功能与基于物理学的工作流程相结合,打造新一代生物制剂
在当今快速发展的生物治疗领域,精度和速度至关重要。人工智能驱动的方法改变了研究人员处理复杂任务的方式,并加速了发现新疗法的速度。通过集成先进的人工智能模型(AlphaFold2/OpenFold、RFDiffusion 和 ProteinMPNN 系列模型),3DEXPERIENCE® 平台上的 Discovery Studio Simulation 可助力分子建模者和计算生物学家以更高的效率从构思阶段转向优化的主要候选药物,以更低的成本更快地识别理想生物治疗候选药物。
作为一款软件即服务 (SaaS) 应用程序,Discovery Studio Simulation 可助您轻松利用这些方法的强大功能,而无需昂贵的硬件或技术专业知识。通过其用户友好的界面,用户可以在统一的工作流程中将深度学习与基于物理学的建模相结合,轻松完成需要高性能计算的复杂计算任务。
Discovery Studio Simulation 现可以访问 RFDiffusion,用于设计包含已知基序的新蛋白质支架;以及 ProteinMPNN 系列模型,用于为给定结构生成新的蛋白质序列库。这些模型与 AlphaFold2/OpenFold 一起,扩展了 BIOVIA 在 3DEXPERIENCE 平台上不断增长的强大人工智能驱动解决方案套件,帮助计算生物学家探索更大的生物空间,以发现新的生物治疗药物。
3DEXPERIENCE 平台上的 Discovery Studio Simulation 可提供用于单体结构预测的 OpenFold 和用于多聚体结构预测的 AlphaFold2。通过在单个应用程序中将这些模型与基于物理学的方法相结合,Discovery Studio Simulation 可助力科学家使用分子动力学仿真来优化其人工智能生成的结构,并遵循下游工作流程来优化其主要候选药物,例如通过对接进行虚拟筛选、使用增强采样分子动力学采样构象状态或研究蛋白质配方特性。
Discovery Studio Simulation 是一体化分子建模解决方案,可为高质量生物治疗药物的设计和优化提供灵活性和多功能性。 通过为研究人员提供从结构预测到表位映射、亲和力成熟、人源化、溶解度预测和赋形剂配方的支持,它可提供完整的计算机工作流程和一流的计算方法。借助 Discovery Studio Simulation,研究人员可以专注于最有可能在临床上取得成功的候选药物,加快时间表、降低成本,并简化传统上劳动密集型的生物治疗药物研发过程。
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