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扩散分子对接位点预测

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。

云原生分子建模工作流平台

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Rowan 通过 Python 接口提供 pKa 预测、构象/互变异构体生成、对接、蛋白-配体共折叠与描述符等云原生分子建模能力，适合批量化学筛选与多步骤管道，无需本地高性能集群。

ZINC 可购化合物数据库

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通过网页或 CartBlanche API 查询 UCSF 维护的 ZINC22 2.3 亿+ 可购化合物，按 ZINC ID、SMILES、供应商或随机抽样获取结构与分子库，辅助虚拟筛选与对接准备。

DiffDock分子对接与构象预测

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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。

云原生分子建模与药物设计工作流

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Rowan是一个基于云的分子建模工作流平台，通过Python API提供接口，专注于药效团化学和结构生物学设计。它支持pKa预测、分子对接、构象搜索、蛋白质-配体共同折叠等任务。用户无需部署本地HPC或GPU资源，即可进行大规模、多步骤的药物发现和化学筛选流程。

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