虚拟筛选技术在生物医疗领域发挥着重要作用，通常依赖计算机模拟和分子对接技术，通过分析分子间的相互作用来预测化合物的生物活性。人工智能药物筛选（AI药物筛选）是一种结合了AI技术与计算化学的高通量筛选方法，广泛应用于蛋白质结构预测、新药研发以及分子设计与优化等领域。其主要目标是利用机器学习（ML）算法从大量数据中学习规律，生成AI评分函数，从而有效提高筛选效率，加速潜在药物的发现过程。

尊龙凯时的MCE AI药物筛选平台综合利用分子对接、深度学习和分子动力学模拟等多种技术，依托高性能服务器，可在短短数小时内完成数千万分子的筛选，真正实现快速和高效。

AI技术在药物发现中的应用主要分为基于靶点的AI筛选和基于配体的AI筛选。在基于靶点的AI筛选中，通过机器学习算法（如深度神经网络和随机森林）构建化合物结构与生物活性之间的模型，实现对药物作用机制的快速预测。利用深度学习模型，可以高效预测蛋白质与小分子的结合能力，整个流程包括数据收集、特征提取、模型训练与活性预测等步骤。

数据收集阶段，研究人员从如PDBbind、ChEMBL等公开数据集中获取蛋白质和小分子的结构信息及生物活性数据，作为模型的输入。接下来，通过分子指纹表示小分子的结构，对蛋白质的特征则可由其氨基酸序列或三维结构进行编码。训练阶段，采用卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）等深度学习模型，通过学习已知的蛋白质-小分子结合实例来识别潜在的结合模式，并在此过程中不断优化参数，以提高预测的准确性和可靠性。

在基于配体的AI筛选中，研究人员能够从已有的化合物库中寻找具有目标性质的化合物，或利用已知的活性分子作为训练集，通过AI工具提炼其特征并生成相似的新分子。AI生成的模型能够在更广泛的化学空间中搜索新分子，并设计出满足特定药物特性的候选分子，从而显著提升药物研发的效率和成功率。

尊龙凯时的MCE AI药物筛选平台提供集成的服务，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等。此外，我们拥有成熟的化学合成能力、多种复杂的化学合成技术、以及高性能的计算机服务器，确保快速高效的数据处理。我们的专业团队具备丰富的行业经验，并实施严格的数据隐私管理，确保信息安全。

通过先进的算法和计算能力，尊龙凯时的MCE AI药物筛选平台旨在快速识别潜在的药物候选分子，显著提高药物研发的效率和成功率。如需了解服务价格或技术详情，欢迎发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）拥有200多种全球独家的化合物库，致力于为全球科研客户提供最前沿和最全的高品质小分子活性化合物。我们涵盖50,000多种高选择性抑制剂和激动剂，涉及各类热门信号通路及疾病领域。我们的产品种类丰富，包括各种重组蛋白、多肽、常用试剂盒及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，我们提供虚拟筛选、离子通道筛选、代谢组学分析及药物筛选等专业技术服务。