蛋白-小分子对接
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基于深度学习算法的蛋白-小分子复合物三维结构预测工具，根据三维结构可获得化合物与特定残基的相互作用信息，为小分子的结构优化提供线索。
10点起
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分类 : 蛋白-小分子
- 详细介绍
- 实验案例
蛋白-小分子复合物结构预测可提供化合物与特定残基相互作用信息，对小分子的结构优化十分重要。
产品功能：
(1) 可根据用户上传的靶点蛋白质三维PDB结构文件，和提交的小分子结构文件，根据基于知识的打分函数预测并输出最佳的10个复合物结构，并给出初步的对接结合模式分析和结构显示。
(2) 对预测的复合物结构给出深度学习算法打分（可选）。
输入：受体蛋白质PDB结构文件，小分子结构文件（smi, sdf, mol2）；
输出：最佳的10个复合物结构，经典打分文件，深度学习打分文件（可选）。
每次对接实验耗费10个点数，若选择深度学习打分，则耗费20点。
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