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MaXFlow 小分子药物设计
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
MaXFlow 小分子药物设计
分子模拟与AI赋能小分子药物发现和工艺研发
 智能设计
智能设计
精确高效
精确高效
数据驱动
数据驱动
灵活可扩展
灵活可扩展
产品简介

MaXFlow是创腾科技研发的新一代针对药物设计与研发的科学分子模拟和人工智能平台。平台面向实验科学家、分子模拟与人工智能专家,覆盖创新发现和工艺研发等研究领域。MaXFlow基于浏览器-服务器(Browser-Server)架构,融合分子模拟、AI和新一代工作流技术,旨在帮助生物医药研发机构从传统实验驱动和理论驱动向数据驱动和智能模型驱动创新模式转变,以提高研发效率和降低成本。


MaXFlow在小分子药物设计领域发挥着关键作用。它集合了AI模型构建、分子设计、性质预测以及动力学模拟等先进功能,为抗肿瘤药物、抗代谢药物、免疫调节药物、诊断试剂、神经系统药物、抗感染药物、心血管药物等多个小分子药物领域的研发提供了强有力的支持。通过MaXFlow,科学家可以实现AI分子生成、药物虚拟筛选、ADMET性质预测、分子动力学模拟和结合自由能计算、逆合成预测等,从而提高药物设计的精准度和效率。

工作流引擎
微观结构搭建
分子模拟
机器学习-深度学习算法
实验设计
APPs
SaaS部署
MaXFlow分子模拟与人工智能平台
小分子药物设计

小分子药物设计领域面临的主要挑战包括:新药发现难度大:新药研发耗费巨大,结果不确定;高通量筛选复杂:寻找候选药物需要有效、精准的高通量筛选;药物性质优化难度大:找到候选药后,需优化其药效、安全性、稳定性、溶解性等,需要深厚的药物化学知识和精细的实验技巧;数据量大且分析复杂:药物设计过程中产生大量数据,需要有效的管理与分析,以提取有用的信息和知识。这些挑战正是MaXFlow通过其人工智能和分子模拟技术寻求解决的问题。

  • 应用领域丰富广泛
    应用领域丰富广泛
    01

    MaXFlow以人工智能和分子模拟为核心,应用领域包括且不限于:AI模型构建、AI分子生成、药物虚拟筛选、药物性质预测、ADMET性质预测、分子动力学模拟和结合自由能计算、逆合成预测等。



  • 可扩展性卓越强大
    可扩展性卓越强大
    02

    基于新一代工作流技术,MaXFlow允许用户自定义科研流程,自动完成多步骤的计算任务,实现计算工作的智能化和整合化。MaXFlow平台将各种算法封装为组件,提供功能丰富的组件库。用户在可视化界面,按需拖拽组件即可构建工作流。


  • 高效的数据共享和管理
    高效的数据共享和管理
    03

    MaXFlow平台支持从结构数据、序列数据、表格数据到工作流的数据共享,实现协同工作和教学实践,还可连接SDH平台进行大数据处理。SDH具有强大的数据处理能力,可以帮助获取、管理和应用海量来源、不同格式和类型的数据信息。



  • 使用方式灵活方便
    使用方式灵活方便
    04

    通过“浏览器(Browser)—服务器(Server)”模式,研究不再受空间和时间限制。MaXFlow平台独有的“APP资源广场”功能可将复杂的建模和分子模拟流程转换为易操作的自动化应用,实现药物性质预测的无障碍操作,实现计算模拟+人工智能技术与实验、生产的完美结合。

核心功能

  • APP资源广场
  • 实验设计
  • 人工智能
  • 微观结构搭建
  • 工作流引擎

允许用户分享成功的工作流为APPs,实现知识固化与分享。

提供如正交设计、DOE-ML、EDBO等多种实验设计工具。

整合机器学习、深度学习等数十种数据分析和挖掘算法。包括线性回归(Linear Regression)、逻辑回归(Logistic Regression)、决策树、随机森林(RF)、K近邻(KNN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、K均值(K-means clustering)等。

支持小分子、蛋白质结构构建;支持通过分子枚举和AI分子生成构建高通量虚拟库。

MaXFlow核心引擎之一,可自动化完成多步骤计算,实现任务的智能整合。

Q&A
你想了解的问题
都在这里
你想了解的问题 <br/>  都在这里
01.MaXFlow支持哪些分子动力学引擎?是否支持结合自由能计算?

MaXFlow支持GROMACS和LAMMPS分子动力学引擎,并提供了丰富的后处理功能,例如势能分析、RMSD分析、RMSF分析、回旋半径分析、氢键分析、Pi-stacking 分析组件、溶剂可及表面积分析、蛋白质二级结构分析、蛋白质盐桥分析、径向分布函数分析、聚类分析、动态互相关矩阵分析、残基相互作用分析、主成分分析、自由能形貌图绘制、距离分析、热力学性质分析等。MaXFlow还支持使用MM-PB/GBSA方法计算不同蛋白间的结合自由能。 

02.MaXFlow支持哪些操作系统?

MaXFlow支持常见的Windows和Linux操作系统,本地版服务器端支持RedHat/Centos 7+ (64-bit only)。

03.使用MaXFlow需要安装客户端吗?

不需要安装,使用Chrome等主流浏览器即可登录使用。

04.MaXFlow使用困难吗?

MaXFlow具有简单的图形界面,所有高度集成的计算模块都可以通过鼠标点击拖拽的方式来调用。对于没有使用过AI和分子模拟的初学者来说也非常容易上手。我们定期组织不同专题的培训班,可以进行现场上机学习。 

05.MaXFlow可以进行人工智能模型构建和预测吗?

MaXFlow集成了多种人工智能技术,包括深度学习和传统机器学习。深度学习包括图神经网络(GNN)、卷积神经网络(CNN)、深度神经网络(DNN)、OpneCV、GraphTransformer等,在分子性质预测、分子生成、分子逆合成、蛋白质相互作用预测等方面具有优异的性能。机器学习不仅支持分类、回归和聚类共36种模型构建,还支持AutoML技术,可以自动选择最优参数和最佳模型。用户可以根据自己的数据和需求,快速搭建、优化和验证针对不同研究尺度的人工智能预测模型,并将其部署为应用“APPs”,便于共享和再利用。 

06.我不是做药物设计的,也可以用MaXFlow对我研究的体系做相关模拟计算吗?

MaXFlow包含多个计算模块,涉及大分子和小分子等多种体系。应用领域不止局限于药物相关研究,还涉及酶工程、免疫学、病毒学、蛋白质工程、食品科学、环境毒理研究等方面。