自适应 Lambda 调度
告别手动调参。系统基于动态规划算法,实时侦测模拟过程中的能量瓶颈,在采样困难处自动增加窗口密度。
基于高精度自由能计算方法,实现分子结合亲和力的精准预测与优化,提升候选分子筛选效率。通过智能化流程与参数优化,在兼顾精度与效率的同时,加速小分子药物研发进程。
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。
告别手动调参。系统基于动态规划算法,实时侦测模拟过程中的能量瓶颈,在采样困难处自动增加窗口密度。
从局部修饰到拓扑重构。不仅精于 R-Group 侧链优化,更原生支持环系跃迁与电荷变换。
资源自感知与错误自修复。内置内存自适应逻辑,配合严格的收敛性阈值监控。
BINC 电荷 + QM 拟合 + 神经网络辅助,摆脱第三方力场依赖,具备参数定制能力。
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。
上传目标蛋白结构与待比较的配体分子,支持常用结构和分子文件格式,快速建立可靠的计算任务。
平台自动完成结构检查、分子预处理、拓扑构建和参数准备,减少人工操作与前期配置成本。
基于体系状态动态调整 Lambda 窗口与采样策略,并结合资源调度和失败重试机制,保障计算稳定推进。
生成结合自由能预测结果、收敛性诊断和关键统计指标,并提供结果置信度提示,辅助研发决策。
根据数据敏感度与算力现状,选择最适合的接入模式。
开箱即用,按量计费。无需运维,注册即可提交任务,适合快速评估与中小规模项目。
平台完整落地客户内网,数据不出域。提供容器化交付与持续升级支持。
FAQ
注册试用前,你可能想了解这些。
最少只需目标蛋白结构(PDB 格式)与一组待比较的配体分子(sdf / mol2 格式)。预处理、拓扑构建、λ 窗口设计均由平台自动完成。
除常规的 R-Group 侧链修饰外,平台原生支持环系跃迁与电荷变换等复杂场景;同时也支持 ABFE(绝对结合自由能)与膜蛋白体系的计算。
取决于体系复杂度与所选变换类型。常规 RBFE pair 在云端数小时内即可交付;平台的自适应采样与自动重试机制可显著减少返工。
平台对每个任务输出完整的收敛性诊断,并在报告中给出明确的置信度提示,帮助用户甄别可信结果。
支持私有化部署,数据不出客户内网;云端服务提供传输与存储加密、权限控制、日志审计与备份容灾等企业级安全能力。
让智能化 FEP 计算融入您的小分子药物研发流程。