基于多模态的3D生成，
寻找骨架新颖、结构合理、与口袋契合的分子；
整合尘封数据及认知，
"动态" 的不断优化待选分子，寻求更高效的人机交互；
MolVadoTM多模态 AI 3D 分子生成模型
基于空口袋的3D分子生成
基于单/多固定片段的3D分子生成
• 符合不同分子设计场景需求：可基于蛋白质空口袋生成结构新颖，构象合理的药物分子；或基于固定的单/多分子片段生成类药分子；
• 遵循工业可用的评估标准：保证模型可基于蛋白质口袋生成与已知活性分子结构相似的化合物，确保生成分子的类药性；
• 生成结果经合理性评估：对生成结果进行2D结构合理性和3D构象合理性评估，过滤结构不合理的分子；
• 支持在线改造&循环生成：可就生成分子进行改造&标记，基于选中分子循环生成，逐步优化目标分子。
CollectorTM化合物结构&分子信息提取工具
• 桌面级小工具，即开即用：无需联网，随时随地轻松提取结构，识别时间仅需1秒钟左右；
• 高精度分子识别：支持 PDF/图片等多种格式，自动校正模糊图像、低质量扫描件中的结构信息；
• 灵活识别，便捷导出：同时支持OCSR（化学结构）和 IUPAC（标准化学名称）识别，支持SMILES /SDF 多种数据格式快速一键复制。
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基于分子动力学模拟的蛋白配体相互作用分析
• 动态模拟蛋白质-配体结合状态：突破静态结构局限，通过分子动力学模拟蛋白质-配体结合状态，揭示关键构象变化；
• 非键相互作用识别：解析氢键、π相互作用、盐桥，卤键等非键相互作用，定量评估关键残基对配体亲和力的贡献，为结构优化提供可靠依据；
• AI 辅助高效分析：结合机器学习，从大规模 MD 轨迹中提取关键特征，自动识别最佳结合构象；
• RMSD分析：评估配体自身构象稳定性及其与蛋白质口袋的结合稳定性。
扭转能扫描
• 独创分子切片算法：精准拆分化合物结构，最大限度降低结构误差对扭转能扫描结果的影响；
• 领先的量子化学精度方法：采用双杂化密度泛函理论（DFT）方法，提供接近化学精度的扭转能扫描；
• 无偏差的构象空间探索：通过专有的异步扫描算法消除传统单起点策略的带来的系统性偏差，并结合多副本分子动力学（MD）模拟，准确识别全局能量最低构象；
• 模拟真实生物环境：原生支持隐式溶剂模型，能够直接模拟生物相关环境，弥合气相计算与凝聚相实验观测之间的精度差距。
子结构检索
• 超千万级数据库：系统提取与标准化处理专利和文献中的化合物结构，构建超千万级小分子药物结构数据库；
• 专利信息覆盖超95%：数据覆盖95%以上小分子药物专利结构信息，且每月持续更新；
• 支持生成结果及上传结构检索：可基于3D分子生成结果框选分子片段，一站式检索对应的专利和文献信息；
• 全面覆盖专利及文献关键信息：检索结果包含专利公开号，申请日期，公开日期，当前受让人，文献DOI号等。
京公网安备11010802029635号