Q＆A·生命专题丨2022年8月 MaXFlow分子模拟与人工智能平台

　　问

　　机器学习或深度学习的训练使用数据量大概多少，预测精确度如何？是否会使用一些已知的数据进行测试？

　　答

　　针对不同的预测模型，我们采用权威的开源数据库进行训练，如对于逆合成路线预测，我们使用USPTO-50k数据库上的所有相关数据进行训练。对于精确度我们已经在尝试通过近期已报道的文献进行相关测评，如图所示为使用MaXFlow预测文献中化合物的合成路线与实际路线的对比，结果表明MaXFlow的预测结果与文献一致。

　　

　　问

　　抗原抗体对接是刚性对接吗，准确率如何？

　　答

　　目前MaXFlow是刚性对接，采用MEGADOCK引擎，其针对特殊的抗体结构会进行构象优化。同时MEGADOCK使用多种技术减少对接所需的计算时间，例如一种新的评分函数，称为真正的成对形状互补(rPSC)评分。研究表明完成对接计算的PPI筛选，MEGADOCK的穷举能力比传统对接软件ZDOCK快7.5倍，计算结果基本一致。

　　

　　

　　问

　　MaXFlow是否能够进行细致的相互作用分析？

　　答

　　目前动力学模拟部分不仅支持基础的理化性质分析、骨架波动分析（RMSD、RMSF），还将支持蛋白质二级结构分析、热点残基分析（丙氨酸扫描、能量分解）、结合自由能分析（FEP自由能、MMPBSA）、相互作用分析（氢键分析、盐桥分析）、构象转变分析等，可以从不同角度给出相互作用全面的分析。

　　

　　

　　

　　问

　　新生成的分子模型，创新性有没有指标来评价，而且生成的分子数量很多，如何验证是否已经存在？成药性的打分标准是什么，仅仅按照（QED）来评价合理吗？

　　答

　　为了评估生成分子的新颖性，MaXFlow通过ISOMAP算法应用于从ZINC数据库获得的训练数据集，构建从指纹到二维空间的映射，灰点代表ZINC数据库中的分子，热图点代表生成分子随时间的分布，从而实现生成新颖分子的评估。成药性指标包括类药性QED、合成性分数SAscore、水溶性指标logP以及plogP等，进一步还可通过分子对接或者药靶亲和力进行分子评价 。

　　

　　问

　　重链和轻链是否可以在结构上标识CDR区？

　　答

　　抗体目前已经有了序列注释组件，包含IMGT、Kabat、Chothia和Martin四种可选编号系统对抗体进行注释，可以给序列标注CDR区。

　　

　　问

　　CDR优化，组件里AI模型，可以直接实现优化吗？

　　答

　　CDR区的loop因为要结合多种抗原而会具有更多样的结构，导致此区域的建模准确性更低，特别是第三个CDR loop（CDR-H3）。MaXFlow可以通过AI直接预测CDR区的loop并进行能量最小化获得更准确的CDR结构。

　　

　　发布会免费预约

　　MaXFlow 3.6

　　

　　预约发布会

　　9

　　25

　　“

　　诚邀您参加创腾科技

　　MaXFlow 3.6发布会

　　

　　基于科学数据驱动的

　　智能数据引擎

　　创腾科技深耕医药和材料科学研发领域20年，通过以云计算，移动互联和科学人工智能为基础的三大自主研发平台，帮助企业和创新科研机构快速进行研发的数字化转型，实现智能创新变革：

　　iLabPower 研发创新平台：实现研发全生命周期的数据采集和管理，确保研发数据的真实、完整和可追溯。通过研发的数字化转型，降低研发成本，提升研发效率，有效保护创新成果和知识产权。

　　SDH科学数据基因组平台：实现跨源数据的快速融合和溯源，通过数据的业务智能，缩短产品上市周期，快速提升产品品质，增强企业的核心竞争力。

　　MaXFlow分子模拟与人工智能平台：打造人人能用的分子模拟与AI智能创新平台，变革以实验试错为主的传统研发模式，实现以科学数据和模型驱动的智能创新。