面向 EGFR 靶点的候选分子生成

EGPocket 基于多模态口袋特征的靶向分子生成平台

聚焦肿瘤相关靶点场景,支持基于多模态蛋白口袋信息的候选小分子生成与结果展示。

核心功能

选择靶点并模拟候选分子

选择后台登记的生成模型与蛋白口袋文件,复用已有分子数据完成本地测试模拟。

开始生成
胰腺癌-EGFR胰腺癌-KRAS肝细胞癌-3VO3阿尔兹海默症-7MYI
胰腺癌-EGFR

模型介绍

蛋白口袋超图表示

PAMol 将蛋白靶点口袋转化为超图结构,以氨基酸为节点、空间邻域为超边,捕捉残基间高阶关系;同时编码口袋序列,为后续分子生成提供靶点约束。

模块名称:Pocket Hypergraph Encoder

多模态特征融合编码

融合口袋结构表示与序列表示,通过局部卷积、全局映射和逐元素交互提取跨模态特征,形成统一的口袋特征向量,提升模型对靶点空间环境的理解能力。

模块名称:HGNN + ProteinBERT + MCF

条件分子生成与评估

以口袋特征为条件,结合分子指纹与理化性质,引导生成器产生候选分子;再通过判别器和药化指标评估结构适配性、类药性、合成可及性与分子多样性。

模块名称:Conditional Molecule Generation