- 利用一种完全引导的同源建模 工作流程（该流程集成了de novoCDR环构象预测功能）来预测抗体 的结构
- 执行批量同源建模 操作，以加快父序列及其变体的模型构建速度
- 利用结构表征预测工具对抗体 序列进行建模和分级，从而识别并优先处理有前景的线索
抗体 设计
基于结构的抗体设计能力
采用传统的IgG格式或其他格式
直接根据序列构建可靠的抗体三维结构模型
优化、合理化及人性化抗体
- 通过CDR嫁接结合靶向残基突变来生成人源化抗体
- 评估所得构造中“人性”所占的比例
理解并预测抗体 与抗原之间的相互作用
- 通过集合蛋白质-蛋白质方法预测抗体-抗原复合物的结构分子对接
- 提高实验性表位图谱数据（例如突变分析或质谱分析）的分辨率，使其从肽水平细化至残基水平
- 通过快速蛋白质-蛋白质相互作用，识别抗体 与抗原之间的有利相互作用分子对接
- 通过一个易于使用的图形用户界面，对预测的蛋白质-蛋白质相互作用进行探究和分析
通过尽早发现潜在责任来降低开发风险
- 利用结构表征预测工具对抗体 序列进行建模和分级，从而识别并优先处理有前景的线索
- 突出显示可能发生翻译后修饰和化学反应的表面位点
- 利用计算蛋白质表面分析方法检测潜在的聚集热点
通过计算机模拟设计抗体
- 准确预测残基替换对结合亲和力 、选择性 以及热稳定性的影响
- 利用 Residue ScanFEP+ 结合 lambda 动力学快速识别高质量蛋白质变体
- 利用蛋白质突变（FEP+ ）优化抗体 候选分子的筛选，其准确度可将实验测定的相对自由能再现至约1 kcal/mol的精度
- 利用易于实施的计算工作流程，进行多参数优化 ，例如同时针对稳定性、亲和力 、交叉反应性、聚集倾向以及翻译后修饰风险进行优化
利用Schrödinger的尖端软件设计高质量的生物制剂
BioLuminate
用于……的建模环境生物制剂发现
LiveDesign
协作式数字生物制剂设计与发现实验室
精选课程
文档与教程
了解常见问题的解答，并掌握使用Schrödinger软件的最佳实践。
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