MolPE 分子势能
中EN
申请试用

连接生物数据， 拓展分子研究

围绕分子、靶点与疾病问题，连接序列、结构、组学和研究文献，为设计与分析提供科研基础。

  • 分泌
  • 膜
  • 胞内
  • 其他

每个点是一条人类蛋白 · 数据：UniProtKB/Swiss-Prot（CC BY 4.0）

每个点是一条经人工审核的人类蛋白，ESM-2 嵌入相近的蛋白挨在一起，颜色是 UniProt 定位注释，方向键可以旋转。

114 万+ 条

分子–靶点对

2,527 个

覆盖靶点

百万组

专有验证数据

千万级

合成数据

TB 级

公开数据

分子–靶点对涵盖的分子类型mAbVHHscFvFvFab双抗其他

以多种数据视角， 理解同一个分子

从氨基酸序列到空间构象，从细胞环境到实验表现，连接分子研究中相互关联的信息。

序列与分子编码

围绕氨基酸序列、蛋白家族与进化关系，探索分子设计的基础信息。

氨基酸蛋白序列进化关系

着色 · 理化类别碱性酸性极性疏水

数据采集与增量迭代

构建自动数据采集处理平台、大规模数据增量迭代框架，支撑模型能力不断提升。

数据采集处理平台

  1. 多源

    • 科研、行业与公司网站
    • 移动端应用
    • Excel、Word、PDF 等文件

  2. 采集

    • 请求任务队列与去重
    • 分布式采集服务
    • 文件解析

  3. 处理

    • 图片解析、文本处理
    • 数据清洗与治理
    • 向量数据库

  4. 存储

    • 数据仓库
    • 管线数据与分子数据

数据增量迭代框架

基于实时知识更新的增量迭代优化算法：维护动态数据集，平衡新旧数据比例，去除冗余，缓解灾难性遗忘和模式坍塌，让模型在多轮迭代中稳定优化；也让用户能用自己的数据提升模型能力，支撑个性化平台部署。

  • 动态数据集维护
  • 新旧数据比例平衡
  • 去冗余机制

成果发表于 Advanced Science，2025

让数据服务于研究判断

以研究问题组织信息，以计算方法连接线索，让团队持续积累对分子的理解。

  • 连接设计与生物学

    将分子序列、结构特征与功能需求放在一起研究，为候选探索提供背景。

  • 连接计算与研究反馈

    结合计算分析和实验信息，在每一轮研究中重新审视设计方向。

  • 连接团队知识与模型

    围绕团队积累的资料与方法，讨论适合项目的分析和模型研究方式。

从你的研究问题出发

告诉我们关注的分子、靶点与数据需求，一起探索适合项目的研究方式。

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