AIDD：为何需开展拉伸动力学模拟
为何要进行拉伸动力学模拟（SMD）？🔹 对接评分不代表结合牢度：通过外力测试评估复合物的实际稳定性。🔹 解析解离机制：探究配体或蛋白质从结合位点挣脱的过程。🔹 确定关键残基：锁定维持结合的关键氨基酸及其相互作用。🔹 比较分子优劣：筛选结合力更强、稳定性更好的潜在药物。🔹 佐证分子动力学：从力学视角验证结合模式的可靠性。🔹 辅助实验设计：为突变研究、抗体优化及药物改造提供依据。简而言之：拉伸动力学模拟通过模拟受力解离过程，定量评估结合强度并解析关键机制，是分子对接及常规分子动力学的关键补充。方法与工具mul
国产超算“天穹”助力新药研发
“十五五”规划纲要已提出，全面推进“人工智能+”行动。从培育新质生产力到完善现代化产业体系建设，AI正以前所未有的速度融入千行百业，进而重塑生产与生活方式。在这波日新月异的技术浪潮中，一批中国AI新势力正加速涌现。他们依托技术积累、产品创新与场景应用突破，成为全球AI赛道里值得关注的中国力量。本系列将走进这些前沿AI科技企业，带你一探正在改变我们日常生产生活的AI新进展。 在思朗科技实验室中，有一台超级计算机名为“天穹”，可用于模拟蛋白质分子的运动。换句话说，过去我们更多只能通过显微镜获取蛋白质的静态结构
AI赋能MOFs材料智能设计与性能预测实战
线上特训AI赋能MOFs材料智能设计与性能预测实战课程时间：2026年04月18日-04月19日2026年04月25日-04月26日（4天线上直播+全程录播+社群答疑）1.课程导语金属有机框架材料（MOFs）作为新型多孔晶体材料，在气体存储分离、催化转化、能源储备及传感检测等领域应用前景广阔。但其结构组成复杂多变，依赖实验手段逐一验证效率低下，难以满足规模化开发需求。融合计算化学与智能算法，为MOFs材料的精准设计与效能提升开辟了新路径。借助量子化学计算、分子动力学模拟与机器学习技术，可深度解析海量MOF
AI制药平台全景：计算化学与分子模拟赋能精准药物设计
人工智能正深度变革药物研发领域，计算化学、分子模拟与虚拟筛选平台构成AI制药最基础、最精密、最必要的技术支撑。若靶点发现是创新的起点，分子设计是创造过程，那么计算化学与分子模拟便是将构想转化为可靠科学依据的关键。它不依赖大规模试错，而是基于物理规律、结构生物学与机器学习，在计算机中完成原子级药物设计、相互作用预测、动态行为模拟与海量化合物筛选。随着结构生物学进入快速发展阶段，尤其是AlphaFold推动的蛋白质结构爆发，计算化学平台不再是辅助工具，而是贯穿小分子、大分子、蛋白降解剂、共价药物、核酸药物等所