Peptides Anti-âge & Ingénierie des Protéines
✓ 已验证Trouver des molécules anti-âge dans l'espace 3D · 100% outils déployés et vérifiés
Prédiction triple-moteur de structure 3D cible -> docking moléculaire + calcul d'affinité -> design de pliage inverse de peptides -> double screening stabilité + immunogénicité. Pipeline 4 étapes avec tous les outils déployés et vérifiés, de Protenix V2 à MHCflurry, 38 modèles SOTA en exécution locale.
Lisez « Capacité Centrale » et « Benchmarks » ci-dessous--évaluez notre capacité de screening dry-computing de peptides anti-âge.
Focus sur « Différenciation », « Étapes Pipeline », « Glossaire »--évaluez la différenciation du screening moléculaire.
Focus sur « Différenciation », « Benchmarks », « Traçabilité »--évaluez les barrières de modèles d'ingénierie protéique.
Qu'est-ce que le Screening Protéines/Peptides
La R&D de peptides anti-âge consiste essentiellement à trouver dans l'espace 3D des molécules qui se lient précisément aux protéines cibles. Les méthodes traditionnelles reposent sur le screening wet-lab haut débit--cycles longs, coûts élevés, taux de réussite faible. Le screening dry-computing utilise l'IA pour prédire la structure 3D de la protéine cible, puis simule le docking moléculaire in silico, et enfin utilise le design de pliage inverse pour générer des séquences peptidiques candidates--compressant la charge de travail wet-lab de plusieurs ordres de grandeur.
DiVo utilise trois moteurs de prédiction de structure indépendants pour validation croisée--Protenix V2, ESMFold, Boltz-2--n'entrant dans le pipeline aval que si pLDDT>90. Du docking, design au screening d'immunogénicité, pipeline 4 étapes avec 100% outils déployés, 38 modèles SOTA en exécution locale.
Un seul moteur de prédiction peut performer différemment selon les types de protéines. Trois moteurs indépendants prédisent conjointement, n'entrant en aval que si pLDDT>90--couvrant différents principes de modélisation et espaces structuraux.
Le design peptidique traditionnel repose sur des bibliothèques empiriques et des mutations aléatoires. ProteinMPNN/LigandMPNN déduisent les séquences optimales à partir de poches de liaison 3D--étant donnée une structure, trouver la séquence.
Le Rôle de DiVo Gen²AI
Le screening protéines/peptides est la production centrale du Pipeline B du service Quatre-en-Un de DiVo, et une étape clé du screening dry-computing de la cible aux molécules candidates dans la R&D anti-âge. Nous fournissons le calcul de bout en bout de la prédiction de structure 3D aux candidats peptides sûrs.
Nous ne faisons pas de validation wet-lab (les marques partenaires confirment après screening dry-computing), pas de docking production GMP (séquences + normes QC fournies), pas de garantie d'activité in-vivo. Nous livrons des séquences peptidiques candidates et des normes QC prêtes pour validation wet-lab.
Capacité Centrale · Pipeline 4 Étapes
Pipeline B · Screening protéines/peptides · Tous outils déployés et vérifiés
Différenciation
Différences clés avec les pipelines mono-moteur/non déployés
Pro-Prime Remplace FoldX--Stabilité SOTA
N'utilise plus FoldX 2005 (65-70% précision), mais déploie Pro-Prime+ProSST pour prédiction ΔΔG. DDGun (physique) comme contrôle de base--si Pro-Prime et DDGun divergent, c'est une hallucination du modèle.
BoltzGen 5 Poids Complets--Design Tout-Atome
BoltzGen 5 poids (7.9G) entièrement téléchargés, 529M paramètres. boltz2_aff.ckpt est la base architecturale de DiVoPPIHead. Capacité de design diffusion tout-atome prête.
87 Outils Full-Stack Zéro Investissement Supplémentaire
De la prédiction de structure au design peptidique à l'évaluation d'immunogénicité au design de livraison mRNA, 87 outils tous déployés localement.
Benchmarks
Benchmarks de modèles et statut de déploiement
| Métrique | Valeur | Note |
|---|---|---|
| Protenix V2 pLDDT | 95.4 | Précision de prédiction de structure |
| BoltzGen | 5 poids 7.9G complets | Design diffusion tout-atome, 529M params (boltz2_aff) |
| Pro-Prime ΔΔG | SOTA | Remplace FoldX (2005) comme outil principal de stabilité |
| ProteinMPNN | >52% | Taux de récupération de séquence (benchmark littérature) |
| Pré-screening immunogénicité | AUROC=0.7547 | MHCflurry+NetMHCpan (benchmark TESLA) |
| Outils déployés | 87 | Localisation complète des outils des trois projets satellite |
Limites Honnêtes
Ce que nous pouvons et ne pouvons pas faire, clairement
Ce Que Nous Pouvez Faire
Ce Que Nous Ne Faisons Pas
Glossaire
7 termes clés du screening protéines/peptides
| Abrév. | Nom Complet | Traduction | Explication |
|---|---|---|---|
| pLDDT | predicted Local Distance Difference Test | Test de Différence de Distance Locale | Métrique de confiance des modèles AlphaFold, 0-100, >90 indique une structure hautement fiable |
| ΔΔG | Delta Delta G | Variation d'énergie libre de liaison | Mesure de la force de liaison protéine-ligand, ΔΔG plus négatif = liaison plus forte. Pro-Prime est le prédicteur SOTA actuel |
| Pro-Prime | Pro-Prime | SOTA prédiction de stabilité | Modèle de nouvelle génération remplaçant FoldX (2005, 65-70% précision) |
| BoltzGen | BoltzGen | Design de protéines par diffusion tout-atome | Modèle MIT open-source, 5 poids (7.9G) complets. boltz2_aff contient l'AffinityModule 529M params |
| ProteinMPNN | Protein Message Passing Neural Network | Réseau de Neurones Message Passing | Modèle de design de pliage inverse, génère des séquences optimales from 3D, >52% récupération |
| GEMORNA | GEMORNA | Modèle de design de séquence mRNA | Modèle DiVo affiné pour le design mRNA, avec RNALens et UTRGAN |
| MMP | Matrix Metalloproteinase | Métalloprotéinase Matricielle | Endopeptidase dépendante du zinc, cible fréquente dans le screening de peptides anti-âge |
CAPACITY TRACE
能力回溯
这项服务由哪些能力支撑——从硅片到你的场景
硅片(L1) → 模型(L2) → Agent(L3) → 管线(L4) → 你的场景