PBCNet2.0 已正式上线 SciMiner 平台。该算法基于等变神经网络与860万海量数据，攻克了亲和力预测中精度与效率的矛盾。其预测精度提升 18%，研发提效达 718%，且具备卓越的耐药性突变预测能力，为药物研发提供既快又准的“AI原生驱动”方案。

Graph-pKa 升级上线！基于 GNN 与多实例学习，实现高精度宏观预测与原子级微观 pKₐ 解析。

环肽（cyclic peptides）作为一类兼具小分子药物稳定性与大分子生物制剂特异性的治疗模态，近年来在药物开发领域获得广泛关注。其中，头尾相连环肽，因其封闭骨架赋予的结构刚性与抗蛋白酶水解能力，展现出显著优于线性肽的药代动力学特性。

Graph-pKa 升级上线！基于 GNN 与多实例学习，实现高精度宏观预测与原子级微观 pKₐ 解析。

SciMiner 平台上对比 RFDiffusion 与 BindCraft 在 PD-L1 结合体设计中的表现与优劣。

PackDock 结合生成式 AI 与物理先验攻克蛋白受体柔性对接难题，现已入驻 SciMiner 平台，提供即开即用的云端侧链建模与构象分析体验。

在药物研发的漫长征途中，准确预测蛋白质与配体之间的“化学牵手”——结合亲和力，一直是决定分子优化的核心难题。传统的自由能扰动（FEP）计算虽然精准，却因极高的算力消耗和时间成本让许多团队望而却步。今天，SciMiner 平台正式迎来重磅工具更新：PBCNet2.0 算法正式部署上线！ 这款基于笛卡尔张量等变神经网络的“性能猛兽”，不仅在零样本预测上媲美工业级物理模拟，更实现了 718% 的研发提效

RFdiffusion 引领蛋白设计革命，SciMiner 让最前沿的“AI 造蛋白”真正走进科研日常。