使用场景

用于预测新药的分子结构，加速药物筛选过程。

在实验室中，通过结合实验数据，提高抗体-抗原结构预测的准确性。

在药物设计中，用于优化分子的结合位点，提高药物的有效性和安全性。

产品特色

统一预测蛋白质、小分子、DNA、RNA等分子结构。

无需多序列比对即可运行，保持大部分性能。

在单序列模式下预测多聚体结构，达到AlphaFold-Multimer级别的质量。

通过实验室数据提示，提高预测性能。

通过web界面免费提供，包括商业应用。

模型权重和推理代码作为软件库发布，供非商业使用。

使用教程

访问Chai-1的web界面：https://lab.chaidiscovery.com。

注册并登录以获取模型的访问权限。

上传需要预测的分子序列或结构数据。

选择预测模式，例如单序列或多序列比对。

如果需要，输入实验室数据或实验限制条件。

提交预测请求并等待模型处理。

查看和分析预测结果，根据需要进行进一步的实验验证。