蛋白质工程

AI Scientist集成了最先进的蛋白质工程工具，在序列与结构之间架起桥梁。这些工具使您能够预测蛋白质结构、获取现有预测、设计新型蛋白质序列——所有操作都在研究对话中完成。

ESMFold蛋白质折叠

直接从氨基酸序列预测蛋白质3D结构。此工具适用于：

• 可视化新设计的蛋白质变体的折叠状态
• 检查突变是否破坏了整体蛋白质结构
• 为结构数据库中尚未收录的蛋白质生成结构模型

结果以交互式3D结构查看器显示，您可以旋转、缩放并逐残基检查。

AlphaFold结构获取

从AlphaFold数据库获取已有预计算模型的蛋白质预测结构。这为大量已知蛋白质序列提供高置信度的结构预测，无需额外计算。

逆向折叠（Inverse Folding）

设计能折叠成目标3D结构的氨基酸序列。逆向折叠是以下场景的强大工具：

• 在保持原始折叠的同时重新设计蛋白质以提高稳定性或溶解度
• 探索给定结构骨架的序列空间
• 创建具有目标结构拓扑的全新蛋白质

蛋白质生成

使用AI模型生成全新蛋白质序列。此功能使您能够探索超越自然序列空间的可能性，生成具有自然界中不存在的特性的候选蛋白质。

引导式蛋白质生成

带特定约束条件设计蛋白质，例如：

• 保持关键活性位点残基，同时多样化周围骨架
• 靶向特定的分子量或等电点范围
• 保留结合界面，同时优化其他区域的表达或稳定性

这种引导式方法将AI驱动生成的创造性与研究人员定义约束的精确性相结合。