分子对接
Molecular Docking
将候选小分子对接到细菌靶蛋白的结合口袋，获取结合构象并评估亲和力。输入流程与 SwissDock 对齐：SMILES / 文件 / 绘制器 / 数据库检索四种方式。
进入模块
基于细菌靶点的计算药物发现平台
从细菌靶点到候选先导的一站式计算药物发现
GramSyntho 整合分子对接、高通量筛选、AI 新骨架生成、分子动力学、ADMET 与成药性评估，让抗菌药物研发的每一步都落在可解释、可复现的计算证据上。
6 大核心计算模块 靶点到先导的全流程串联 面向耐药菌相关靶点
靶点快速锚定示例数据
计算与实验的交接处，就是研发效率的分水岭 靶点分析 · 虚拟筛选 · 候选评估，一站式完成
核心功能
六大计算模块，覆盖抗菌研发全流程
每个模块既可独立使用，也可串联成端到端的计算管线。从靶点出发，逐级推进到可进入实验验证的候选先导。
高通量筛选
High-Throughput Screening
对化合物库进行规模化虚拟筛选，按打分与约束快速富集潜在命中，显著压缩实验筛选成本与周期。
AI 新骨架分子生成
AI De Novo Generation
以靶点为约束，利用生成模型产出新颖分子骨架，支持骨架跃迁与活性偏好，突破既有化学空间。
分子动力学模拟
Molecular Dynamics
对结合复合物进行原子级动力学采样，评估结合稳定性与构象偏好，为结合自由能与诱导契合分析提供支撑。
ADMET 性质评估
ADMET Assessment
系统预测分子的吸收、分布、代谢、排泄与毒性性质，前置过滤高风险候选，为后续优化与实验提供参考。
成药性评估
Druggability Assessment
综合评估靶点的可成药性与化合物的可开发性，结合结构、性质与合成可及性，为进入实验优化提供决策依据。
工作流程
推荐主干：一条端到端的计算管线
围绕细菌靶点，把六大模块组织成可追溯的推荐流程，也支持按需抽取其中任意环节独立执行。
01
细菌靶点分析
选定耐药相关靶蛋白，识别结合口袋与关键残基。
02
分子对接
将候选小分子对接入口袋，获取结合构象与打分。
03
高通量筛选
对化合物库做规模富集，锁定高优先级命中集。
04
AI 骨架生成
以命中为起点生成新颖骨架，扩展化学空间。
05
分子动力学
评估结合稳定性与构象，计算结合自由能。
06
ADMET 与成药性
综合评估性质与可开发性，过滤高风险候选。
候选先导化合物 携带完整计算证据链的候选分子，可直接进入实验验证与先导优化。
平台特点
为计算驱动的抗菌研发而设计
面向细菌靶点
聚焦耐药相关靶蛋白与结合口袋，为抗菌药物研发定制计算流程，而非通用分子的泛化套用。
计算证据闭环
从对接打分到 ADMET 与成药性，每一步输出可解释、可追溯的计算证据，支持结果复现。
规模化与自动化
支持大规模化合物库筛选与批量评估，把重复计算交给平台，把时间留给科学判断。
灵活集成
模块既可独立使用，也能串联成端到端管线，按研发阶段与数据情况灵活编排。
应用场景
从立项到先导，在不同研发阶段落地
抗菌先导发现
从耐药靶点出发，快速产出并筛选新颖骨架抑制剂，进入实验验证。
化合物库精筛
对内部或公开库做高通量富集，锁定实验验证优先级，节省湿实验投入。
候选系统评估
用动力学、ADMET 与成药性联合判断候选分子的可开发性与风险。
靶点成药性研究
评估新靶点的可成药性与口袋特征，支撑抗菌立项与靶点选择判断。
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