- 利用业界领先的力场，将配体对接到密度不明确的区域（例如冷冻电镜结构中），以消除不确定性
- 无需显式配体约束文件，即可生成质量更高、统计指标更优的精细蛋白质结构
扩大结构生物学对药物设计的影响
随着冷冻电镜、机器学习（ML） 技术（如AlphaFold）以及新型计算能力的进步，结构生物学正在迅速发展。这使得人们能够提出新的问题，并对可实现的目标确立新的标准。
Schrödinger 正致力于推动基于结构优化 的现代计算工作流程、配体定位以及结合位点 分析，以发掘更多适用于基于结构设计的蛋白质靶点。
用于计算结构优化 、配体定位和结合位点 分析的工具
利用计算工具生成并验证配体结合构象
利用实验测定的结构来构建和优化计算模型
- 将配体可靠且准确地对接到您通过实验确定的结构上，用于药物设计或作用机制评估
- 通过配体定位合理构建未解决的侧链原子
- 放置辅因子和溶剂，将低分辨率模型转换为完整的全原子模型
利用集中式的结构数据和3D可视化平台，加强与化学家的协作
- 存储、搜索和整理靶点 结构
- 利用专业处理流程对蛋白质结构进行对齐和预处理
- 通过3D视图查看、叠加和评估结构，从而指导靶点 的选择
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按照自己的节奏学习分子建模 的高级工具
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