自适应 Lambda 调度
告别手动调参。系统基于动态规划算法实时侦测能量瓶颈，在采样困难处自动增加窗口密度。
技术价值：复杂体系收敛速度提升明显，确保算力用在关键环节。
智能化计算，让研发更高效
从参数准备到结果诊断，以系统化技术能力解决传统 FEP 计算中的效率、场景与规模化难题。
全场景变换覆盖
从局部修饰到拓扑重构，支持R-Group侧链优化、环系跃迁与电荷变换。
技术价值：突破传统FEP只能计算相似分子的局限，兼容多种复杂设计场景。
工业级稳健性设计
资源自感知与错误自修复，配合严格的收敛性阈值监控。
技术价值：大规模计算成功率高，让FEP走向工业化高通量筛选。
GRASP 自研力场
BINC电荷、QM拟合与神经网络辅助，摆脱第三方力场依赖并支持参数定制。
技术价值：提升FEP计算精度、稳定性与扩展能力。
从分子输入到可信结果
平台自动完成预处理、拓扑构建与 λ 窗口设计，让复杂计算流程更简单、更可控。
01
准备输入
上传目标蛋白结构与待比较的配体分子，快速建立可靠的计算任务。
02
自动建模
自动完成结构检查、分子预处理、拓扑构建和参数准备。
03
智能采样
动态调整Lambda窗口与采样策略，结合资源调度和失败重试保障稳定计算。
04
输出报告
生成自由能预测、收敛性诊断和关键统计指标，辅助研发决策。
灵活的部署方式
根据数据敏感度与算力现状，选择最适合的接入模式。
01QUICK START
SaaS 云端服务
开箱即用，按量计费，无需运维，适合快速评估与中小规模项目。
02DATA CONTROL
私有化部署
平台落地客户内网，数据不出域，提供容器化交付与持续升级支持。
FAQ
常见问题
注册试用前，你可能想了解这些。
使用 Inno-FEP 需要提供哪些输入？+
最少只需目标蛋白结构（PDB格式）与待比较的配体分子（sdf / mol2格式），预处理和窗口设计由平台自动完成。
支持哪些类型的分子变换？+
支持R-Group修饰、环系跃迁、电荷变换、ABFE及膜蛋白体系计算。
一次计算需要多长时间？+
取决于体系复杂度与变换类型，常规RBFE pair在云端数小时内即可交付。
如何判断结果是否可靠？+
平台输出完整的收敛性诊断与置信度提示，帮助用户甄别可信结果。
我的数据安全如何保障？+
支持私有化部署；云端提供传输与存储加密、权限控制、日志审计与备份容灾。
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