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RSS订阅原创 Graph-pKa ：基于多实例学习与图神经网络的 pKₐ 预测新方法
Graph-pKa 升级上线！基于 GNN 与多实例学习，实现高精度宏观预测与原子级微观 pKₐ 解析。
2026-01-09 17:08:36
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原创 【重磅】蛋白设计进入“全原子生成”时代，BoltzGen 正式登陆 SciMiner 平台！
BoltzGen 全原子扩散统一设计与折叠，SciMiner 平台化部署，提供多入口 Binder 生成体验。
2026-01-08 10:11:51
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原创 【科研加速】告别环境配置地狱：SciMiner 深度集成 ProteinMPNN 全家桶，蛋白设计从此一键开启！
SciMiner 深度集成 ProteinMPNN 全家桶，通过可视化交互与全链条工作流，破解环境配置难题，实现蛋白质序列的一键式高效设计与精准筛选。
2026-01-08 09:43:06
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原创 当 AI 学会“造酶” ：RFdiffusion 的三次飞跃
RFdiffusion 引领蛋白设计革命，SciMiner 让最前沿的“AI 造蛋白”真正走进科研日常。
2026-01-07 13:56:41
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原创 Pocket2Mol 与 MolCRAFT：生成式分子设计的新路径
Pocket2Mol 与 MolCRAFT 为分子设计提供新路径：前者逐步生成匹配口袋的小分子，后者在连续空间非自回归建模，实现更优结合与结构稳定性。
2026-01-07 13:50:13
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原创 重磅！RFdiffusion3.0 正式上线，这波性能飞升你绝对不能错过！
RFdiffusion3(RFD3)实现重大突破，将蛋白设计从骨架层面提升至原子级精度。该模型通过多分子共扩散技术，能同步优化蛋白质与配体/DNA的空间结构，支持蛋白-蛋白、蛋白-DNA、蛋白-小分子等多种相互作用设计。相比前代，RFD3采用全新Transformer-U-Net混合架构，计算效率提升10倍，并在实验验证中展现出优异的功能性。Sciminer平台已集成RFD3全流程设计工具，为科研人员提供从生成到验证的一站式解决方案，标志着蛋白设计进入"理解化学"的新阶段。
2026-01-06 13:38:33
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原创 NA-MPNN 登陆 SciMiner：RNA 结构设计与 protein–DNA 特异性预测开启 3D 条件化新范式
NA-MPNN 正式登陆 SciMiner 平台，通过 3D 结构条件化生成技术，攻克核酸逆折叠难题，实现 RNA/DNA 序列的高效精准设计与蛋白复合物优化。
2026-01-06 13:17:59
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原创 AI 赋能蛋白质工程：VenusFactory 开启“智能设计”新时代
蛋白质工程（Protein Engineering）是生命科学与生物技术的核心支柱，广泛应用于抗体药物、疫苗、工业酶、合成生物学元件等领域。蛋白质的设计与优化能力，直接决定了研发效率与成果质量。然而，蛋白质的。以 300 个氨基酸组成的蛋白质为例，其理论组合数超过 20^300，远超任何实验室的筛选能力。传统方法依赖实验筛选与结构解析，往往需耗费数月乃至数年才能获得优化版本。以抗体药物为例，从发现到上市平均需 10 年，投入超过 10 亿美元，其中筛选与优化阶段往往占总成本的 60% +。
2025-11-06 16:54:41
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原创 AI不止会预测结构，它还能“想”出分子
Assay2Mol 会用大语言模型（ChatGPT 或 DeepSeek）理解语义，自动检索并学习与该靶点相关的活性分子，再生成新的候选结构。输入蛋白结构和一个参考小分子，模型会用小分子帮助定位口袋位置与化学环境，并在此基础上生成新的结构变体，快速探索结合位点周围的设计空间。👉 适合：当你只有靶点信息，还没有结构数据时，Assay2Mol 能帮你从“文字”直接到“分子”。👉 适合：当你只有靶点信息，还没有结构数据时，Assay2Mol 能帮你从“文字”直接到“分子”。从文本到结构，从定位到结合，
2025-11-06 16:02:45
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空空如也
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