输入数据质量不一
分子、结构、靶点和活性信息来自不同来源，需要规范与校验。
01 / CONTEXT
用可追溯的计算过程辅助科学决策
围绕靶点、分子、结构和计算方法，子图信息提供平台、软件、算力与数据能力，让研究人员能够更顺畅地准备数据、运行分析、比较结果并沉淀研究证据。
方法与算力门槛高
计算流程依赖多种工具、参数和资源，搭建与维护复杂。
候选决策证据分散
计算结果、实验反馈和研究记录难以统一关联。
团队复现效率低
环境、版本和参数缺少记录，使计算过程难以复用和审查。
02 / CAPABILITIES
核心能力
围绕实际目标组合能力模块，具体范围在调研与方案阶段共同确认。
01
分子与靶点数据
整理分子、结构、靶点、活性与来源证据。
02
分子准备与建模
支持分子结构检查、标准化、构象和模型准备过程。
03
虚拟筛选工作流
组织筛选方法、计算任务、参数、结果与候选集合。
04
AI 与数据分析
在明确数据与验证边界下引入特征、模型和优先级分析。
05
科研计算环境
连接 CPU/GPU 资源、任务调度与所需专业软件。
06
研究过程追溯
保留输入、方法、版本、输出与结论之间的关联。
03 / WORKFLOW
贯穿计算发现的关键环节
定义问题
明确研究目标、数据基础、评价标准和验证方式。
准备数据
收集、清洗并规范靶点、结构、分子和实验信息。
计算与分析
运行适合的方法，记录环境、参数、过程和结果。
候选与验证
综合计算证据与实验反馈，迭代候选和研究假设。
04 / SCENARIOS
典型场景
以可验证的业务和科研需求为起点，让方案、产品和服务形成协同。
靶点与先导发现
组织结构、分子和计算证据，辅助候选优先级判断。
虚拟筛选与再评价
构建可复用筛选流程，并结合新数据持续迭代。
中药活性组分研究
从组分、靶点和实验信息出发，连接分子计算与机制探索。
06 / FAQ
常见问题
不代表。AI 与计算方法用于辅助数据分析和候选评估，需要结合适用范围、验证方法与科研人员判断。
可以。可先选择高频或协作痛点明显的流程，完成环境、数据与记录的标准化后再逐步扩展。
NEXT STEP
从一个分子研究场景开始协作
分享研究目标、数据基础和现有方法，讨论平台与计算环境的组合方式。