从靶点发现到临床前研究的全流程支持
基于生物信息学和AI的药物靶点发现、靶点-疾病关联分析
AutoDock、Schrödinger等工具进行分子对接、虚拟筛选
药物吸收、分布、代谢、排泄、毒性的计算预测
细胞实验、动物实验设计与数据分析
深度学习、图神经网络在药物发现中的应用
SCI论文撰写、投稿指导、审稿回复
构建药物-蛋白质异构图，利用图注意力网络学习分子表示，在DrugBank数据集上实现SOTA性能。模型已部署用于公司内部药物筛选。
运用网络药理学方法探索中药复方的多成分-多靶点作用机制，结合分子对接验证核心靶点，并通过动物实验验证。