SwiftPharma药物发现平台
靶向分子生成模块
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一体化开发
团队介绍
SwiftGen: 深度强化学习引导的半柔性靶向分子生成
基于扩散模型和强化学习算法，根据蛋白质口袋生成具有理想性质的分子骨架
生成参数配置
Version 1.0.0
蛋白质PDB文件
请上传目标蛋白的PDB文件，包含蛋白质3D结构信息
参考配体文件 (可选)
上传已知活性配体文件，帮助AI模型理解结合位点特征
指定活性位点（可选）
输入活性位点的三维坐标，或上传参考配体文件自动获取
分子生成数量
设置需要生成的分子数量 (1-500)，建议生成100-200个分子
更多参数设置
设置目标分子的属性约束条件
>>
LogP
TPSA
ROTB
FSP3
HBA
HBD
开始生成
清除结果
下载结果
分子可视化
换一批
等待分子生成
生成过程完成后，3D分子模型将显示在此区域
分子 #
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