AI-SELEX

我们通过基于表面对接计算来预测核酸适配体与目标分子（如蛋白质）之间的空间构象和结合模式。

• 通过模拟核酸适配体的结构变化，确保其能够稳定结合于目标分子表面。
• 使用分子动力学模拟和约束优化，增强对接精度。
• 这一过程避免了传统 SELEX 的随机筛选，使适配体设计更加精准。

我们通过能量函数计算适配体-靶标的结合情况，用于预测和评估分子间的相互作用强度。

• 综合考虑多种能量贡献：如静电作用、范德华力、氢键、疏水效应等。
• 优化能量最小化过程，确保筛选出的适配体具有最高结合稳定性。
• 结合机器学习模型，实现能量函数的智能优化。

全球范围内核酸数据（特别是非遗传领域的数据）较为有限，因此我们采用了独特的建模策略：

• 物理建模方法：基于已知核酸结构和化学性质，构建分子模拟模型。
• 数据分层处理：将建模过程拆解为多个阶段，每个阶段逐步优化适配体结构。
• 高通量计算：结合模拟预测，提高适配体筛选效率。