围绕抗体、多肽、核酸与靶点发现，连接多属性设计、计算评估与实验反馈。
抗体设计
将结合能力、分子稳定性与可开发性纳入同一设计视野，连接序列探索、结构评估与实验反馈。
从研究目标出发，结合生成式模型与多属性评估探索候选抗体。把研发约束前移，让计算筛选与功能验证相互指导，减少重复试错。
三周
0.74 nM
>20%
40%
研究方向：抗体设计与功能评估
多肽研究
围绕氨基酸序列的功能与性质开展联合优化，在候选设计阶段考虑活性与细胞相容性。
将序列生成、多目标筛选与实验评估连接起来，探索满足不同研究约束的多肽候选。以实验反馈修正设计方向，支持后续研究决策。
4µg/ml
8µg/ml
研究方向：功能多肽与多目标优化
靶点研究
连接组学信息、蛋白互作网络与生物学知识，辅助研究团队探索疾病相关分子机制。
通过多源信息关联与计算分析组织候选线索，为风险基因研究和后续验证提供依据。让分散的数据转化为可进一步检验的研究问题。
EGFR · PCLO
研究方向：组学分析与候选靶点探索
序列设计
在序列设计中联合考虑稳定性、翻译效率与免疫原性，探索不同性质之间的平衡。
结合生成式建模与进化优化，探索满足研究目标的序列方案。以多属性评估支持候选比较与迭代，为后续验证提供设计依据。
0.332
17%
28%
研究方向：mRNA 多属性设计
四川大学华西医院
北京大学
西北工业大学DualGPT-AB: A Dual-Stage Generative Optimization Framework for Therapeutic Antibody Design
2026 年发表于 Nature Computational Science
Identifying Potential Risk Genes for Clear Cell Renal Cell Carcinoma with Deep Reinforcement Learning
Nature Communications
CellAgent: LLM-Driven Multi-Agent Framework for Natural Language-Based Single-Cell Analysis
ICLR
DeepRisk: A deep learning approach for genome-wide assessment of common disease risk
Fundamental Research
A Multi-Property Optimizing Generative Adversarial Network for de novo Antimicrobial Peptide Design
Advanced Science
围绕分子生成、多属性优化与多智能体协作开展算法研究，将数据、模型和研发任务连接起来，持续积累面向生物医药的设计能力。
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