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
2,527 个
百万组
千万级
TB 级
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。
结构与空间构象
连接分子构象、结合界面与序列变化,支持对结构和功能关系的理解。
组学与细胞环境
从单细胞、转录组与蛋白质组等角度,研究生物过程和分子所处的环境。
分子与药物研究
围绕抗体、多肽及偶联分子,连接分子形式、属性与研究目标。
通路与分子互作
结合通路信息和蛋白质互作,研究靶点与生物功能之间的关联。
文献与科研知识
组织文献、专利与研究资料,让已有知识参与新的科学问题。
实验与分子表现
将活性、结合及其他分子属性的研究反馈,与计算设计相互参照。
疾病与表型关联
结合疾病、基因和表型线索,支持靶点发现及相关研究分析。
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。
多源
- 科研、行业与公司网站
- 移动端应用
- Excel、Word、PDF 等文件
采集
- 请求任务队列与去重
- 分布式采集服务
- 文件解析
处理
- 图片解析、文本处理
- 数据清洗与治理
- 向量数据库
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
生成模型产出候选序列模型内嵌筛选属性预测 · 去冗余动态数据集生成数据 + 真实数据最新数据最旧数据增量训练
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。