- 详细介绍
- 实验案例
药物开发者已有感兴趣的小分子化合物或天然产物，但并不知道潜在的作用靶点蛋白，需要针对已有蛋白质靶点进行反向分子对接搜索，寻找其可能的所有靶标，从而预测其分子机制、潜在靶标、新适应症或副作用等。本工具内置疾病靶标数据库，用户提供感兴趣的分子，即可对靶标库系统对接并给出潜在靶标列表及其关联的信号通路。
产品功能：(1) 可根据用户提交的小分子文件，对内置靶点库进行系统对接，预测并输出潜在靶标与小分子的复合物结构，并给出对接结合模式分析和结构显示。(2) 对预测的复合物结构采用基于知识的对接打分函数以及深度学习模型打分函数进行打分排序，给出潜在靶标列表。
输入：小分子结构文件(smi, sdf, mol2)；
输出：潜在靶标列表及打分文件，潜在靶标与小分子的结合模式。
目前靶标库全部结构约4万个，代表结构约8000个，选择全部结构对接预计耗费约40000点，选择代表构象对接预计耗费约8000点，时间周期1-2周。
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