Volver al Resumen de Cómputo en Seco

S1

Ingeniería de Proteínas

De secuencia a mutante, flujo de trabajo de 7 pasos

Validación cruzada de cuatro modelos de actividad enzimática. Error de modelo único 30-50%, solo confiable cuando los cuatro coinciden. Predicción de estructura -> actividad catalítica -> cribado de estabilidad -> diseño de secuencia -> evaluación de inmunogenicidad, ciclo completo de computación en seco.

2-4 semanas100K-800K/proyectoCobertura de Capacidad 95%

Flujo del Pipeline

Bucle de cómputo en seco de extremo a extremo

1

Predicción de Estructura

ESMFold / Boltz-2 / Protenix predicción multi-modelo de estructura 3D de proteína mutante

2

Escaneo de Actividad Catalítica

DLKcat predice cambios de actividad enzimática, consenso de validación cruzada de cuatro modelos

3

Cribado de Estabilidad

FoldX ΔΔG evaluación de estabilidad térmica, elimina mutantes inestables

4

Diseño de Secuencia

ProteinMPNN plegamiento inverso genera secuencias optimizadas

5

Evaluación de Inmunogenicidad

MHCflurry predice afinidad de unión MHC

6

Validación Cruzada Multi-modelo

Solo confiable cuando los cuatro modelos coinciden

7

Entrega Síntesis-lista

Secuencia ADN + archivos de estructura + informe de validación

Herramientas Principales

ESMFoldBoltz-2ProtenixProteinMPNNDLKcatFoldXMHCflurry

Ventajas Clave

Validación Cruzada de Cuatro Modelos

Actividad enzimática confiable solo cuando los cuatro modelos coinciden, evitando errores de modelo único

Ciclo Extremo a Extremo

Desde predicción de estructura hasta síntesis-lista, proceso completo de 7 pasos

Inmunogenicidad Integrada

Inmunogenicidad evaluada en etapa de diseño

Cobertura de Capacidad

95%

Sinergia entre Pipelines

Ingeniería de proteínas -> diseño de estructura antigénica mRNA

Objetivo de cribado de fármacos -> optimización de proteínas

Explorar Más Pipelines

Diseño de Sistema de Edición Génica

Diseño de Vacuna/Fármaco mRNA

Oncología de Precisión

Cribado Virtual de Fármacos con IA

Desarrollo de Pipeline de Bioinformática Personalizado

Computación para Terapia CAR-T

Tipificación HLA

Informe de Interpretación Genómica

ENTRE CAPAS

Capacidades Subyacentes

Motores de predicción de estructura / docking / puntuación

11 repositorios de modelos de cómputo en seco

Automatización de orquestación multi-pipeline

ESCENARIO DE USUARIO

Cómo Esta Tecnología Sirve a los Pacientes

B2B2C: A través de hospitales/médicos, este pipeline llega a estos escenarios de usuario final

Predicción de Estructura pMHC (C-end)

Página de escenario de usuario de predicción de estructura proteica

Autorretrato Molecular myportrait

Autorretrato molecular L2 Dimensión 1

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