RNA-小分子互作人工智能计算平台
该平台采用自有知识产权的AI算法（如深度学习和分子动力学模拟），预测小分子与RNA的互作机制。创新点包括整合多源数据（结构数据和实验验证）训练模型，计算结合自由能、亲和力及特异性，实现精准的药物设计预测，减少湿实验依赖。
靶向RNA小分子高通量筛选平台
该平台使用自有知识产权的自动化系统，快速筛选潜在结合RNA的小分子文库。基于机器视觉和微流体技术，实现大规模的分子-靶点互作测试。创新点在于结合RNA结构数据输入，优化筛选流程，提高命中率并减少假阳性。
RNA结构数据平台
该平台利用自有知识产权的RNA结构探测技术，结合实验方法（如SHAPE-seq或冷冻电镜）与机器学习算法，精确测定RNA二级和三级结构数据，形成靶点数据库。创新点包括整合高通量结构探测与AI辅助的数据分析，实现高分辨率RNA结构建模，支持药物设计。