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Q&A丨生命科学-2022年5月MaXFlow分子模拟与人工智能平台
计算模拟平台
计算模拟平台
Q&A丨生命科学-2022年5月MaXFlow分子模拟与人工智能平台
解决方案 | 2022-06-10 20:20
Q&A丨生命科学-2022年5月MaXFlow分子模拟与人工智能平台
来源:计算模拟平台

每月,创腾科技技术部会通过微信公众号定期总结MaXFlow用户在软件使用过程中产生的一些具有代表性的问题。基于我们的工程师团队在分子模拟及人工智能领域丰富的经验,定期为大家带来扎实的技术干货分享。


本月,让我们一起了解认识MaXFlow分子模拟与人工智能平台。

关于MaXFlow分子模拟与人工智能平台的问与答——生命科学领域

Q1: MaXFlow中分子对接采用的是AutoDock Vina,我们都知道AutoDock Vina是开源的,那MaXFlow中的AutoDock Vina与开源中有什么不一样?

A

  • MaXFlow对接所采用的程序就是开源的AutoDock Vina,使用时可以保证与开源程序相同的对接准确度

  • MaXFlowAutoDock Vina程序的参数进行了可视化,在图形界面上即可进行参数设置,用起来比较方便。不需要准备.pbdqt格式的文件,大大地提高了工作效率。

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分子对接工作流(左)及结果展示(右)


Q2MaXFlow与传统的分子模拟软件有什么区别呢?优势在哪?

A

  • MaXFlow的核心亮点是计算工作以工作流的方式完成,相对于传统模拟软件来说,可以快速实现不同计算步骤的数据传递,提高了计算效率。

  • 从功能上来说MaXFlow具有分子模拟和人工智能这两部分,而传统的模拟软件只有模拟的功能。

  • 从使用门槛上来说MaXFlow具有较低的使用门槛,并且对实验科学家也比较友好的,实验科学家可以直接使用已部署的APPs就可以完成计算和预测工作,可以说是实现了算法自由和模型自由。

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APPs应用仓库,实现工作流、模型自由


Q3:请问MaXFlow平台的QSAR和ADMET各自的优势是什么?

A

  • 首先QSAR,支持结合MaXFlow平台50多种机器学习算法1826种分子描述符来搭建工作流,利于用户探索调试;

  • 其次,ADMET利用了AUTO_ML的技术,无需用户像传统机器学习那样进行模型选择和繁琐的特征工程操作,大大减少用户学习成本,输入文件后即可获取预测结果

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QSAR工作流(左)及结果展示(右)


Q4:请问MaXFlow平台的蛋白-蛋白相互作用(PPI)深度学习模型特点是什么?

A:PPI选取的是图神经网络模型,它以数学图论为理论基础,选取大分子,小分子或者相应原子为节点,分子间作用关系或者化学键作为关系边,特征编码形成图网络,训练后生成模型,进行预测。

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PPI工作流(左)及结果展示(右)