化學(xué)反應(yīng)的預(yù)測建模在藥物發(fā)現(xiàn)、材料科學(xué)等領(lǐng)域至關(guān)重要。然而，化學(xué)轉(zhuǎn)化的復(fù)雜性與多樣性，使得構(gòu)建兼具強(qiáng)外推能力和化學(xué)可解釋性的合成轉(zhuǎn)化預(yù)測模型頗具挑戰(zhàn)。

為彌合豐富的化學(xué)領(lǐng)域知識與先進(jìn)分子圖模型間的鴻溝，浙江大學(xué)洪鑫課題組提出了基于知識的分子圖模型SEMG-MIGNN，該模型嵌入了數(shù)字化空間和電子信息。同時，研究團(tuán)隊開發(fā)了分子相互作用模塊，以解析反應(yīng)組分的協(xié)同影響。

實驗表明，這種基于知識的圖模型可精準(zhǔn)預(yù)測反應(yīng)產(chǎn)率和空間選擇性，且外推能力經(jīng)實驗驗證。得益于局部環(huán)境嵌入，模型能從原子層面闡釋空間和電子效應(yīng)對整體合成性能的影響，為分子工程實現(xiàn)目標(biāo)合成功能提供了有力指導(dǎo)，也為反應(yīng)性能預(yù)測提供了兼具外推性與可解釋性的新方法，凸顯了化學(xué)知識約束反應(yīng)建模在合成領(lǐng)域的重要性。

對化學(xué)反應(yīng)性和選擇性的深入理解與準(zhǔn)確預(yù)測，是合理高效探索大規(guī)模合成空間的基礎(chǔ)。結(jié)構(gòu)-性能關(guān)系（SPR）的構(gòu)建主要圍繞反應(yīng)機(jī)理研究和決定性過渡態(tài)模型闡釋展開。借助過渡態(tài)模型，化學(xué)家可剖析反應(yīng)性/選擇性趨勢的根源，并基于化學(xué)理論與經(jīng)驗作出合成判斷。但在缺乏明確機(jī)理基礎(chǔ)和解析方程的情況下，處理高維SPR仍是難題。

數(shù)據(jù)驅(qū)動方法近年來成為構(gòu)建SPR的有力策略?，F(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法通過挖掘合成數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)，可為合成預(yù)測構(gòu)建強(qiáng)大模型。然而，人工合成轉(zhuǎn)化的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測與設(shè)計仍不成熟，主要瓶頸之一是適用于SPR預(yù)測的分子編碼方法和ML框架不足。

除人工指定的分子編碼工程外，化學(xué)預(yù)測領(lǐng)域?qū)Ρ碚鲗W(xué)習(xí)的關(guān)注與日俱增。隨著表征學(xué)習(xí)的創(chuàng)新與應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動的分子性質(zhì)和反應(yīng)性能預(yù)測取得顯著進(jìn)展。在SPR預(yù)測方面，MIT的Coley團(tuán)隊將經(jīng)典圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型與選定反應(yīng)位點(diǎn)的量子化學(xué)描述符結(jié)合，開發(fā)了QM-GNN融合模型。該模型將位點(diǎn)特異性電子信息嵌入ML建模，提升了對一系列轉(zhuǎn)化的區(qū)域選擇性和反應(yīng)性的預(yù)測能力，其成功表明增強(qiáng)局部化學(xué)信息表達(dá)可為合成建模提供有價值的支持。

受QM-GNN啟發(fā)，研究人員推測，通過豐富化學(xué)環(huán)境的局部編碼并加強(qiáng)反應(yīng)組分間的信息交互，可進(jìn)一步優(yōu)化SPR預(yù)測。

研錦生物可以利用基于靶點(diǎn)或小分子結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計方法，對可購買化合物、天然產(chǎn)物等數(shù)據(jù)庫進(jìn)行虛擬篩選，并獲得潛在活性的化合物列表供進(jìn)一步活性實驗確證。面向制藥企業(yè)和科研院所，可提供一站式的早期藥物研發(fā)服務(wù)，包括虛擬藥物篩選、先導(dǎo)優(yōu)化、靶標(biāo)預(yù)測、 動力學(xué)模擬等，涉及小分子化學(xué)藥、生物藥、中藥等多種新藥類型，為您提供優(yōu)質(zhì)的藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)

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5）藥﹣靶結(jié)合位點(diǎn)分析（Lip-MS+分子對接鑒定純蛋白與化合物互作位點(diǎn)）；

6）蛋白-蛋白結(jié)合位點(diǎn)分析（交聯(lián)質(zhì)譜+分子對接鑒定2個純蛋白間互作位點(diǎn)）；

7）ABPP-WB/CETSA-WB 在細(xì)胞水平鑒定藥物與靶點(diǎn)蛋白互作分析；

8）提供真核、原核蛋白表達(dá)純化服務(wù)；

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10）基于分子對接等策略提供化合物高通量虛擬篩選技術(shù)服務(wù)；

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12）提供Olink多因子蛋白組學(xué)檢測服務(wù)。

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