整合了多个权威且全面的化合物数据库，并结合自主研发技术，构建了海量且结构多样的自有化合物库，为虚拟筛选提供了坚实的数据基础。这一丰富的资源库不仅涵盖了广泛的化合物种类和结构信息，还显著扩大了筛选范围，有效减少了潜在活性化合物遗漏的可能性。通过这一强大的数据支撑，能够更高效、精准地筛选出具有潜力的候选化合物，为药物研发和生物研究提供更可靠的起点，助力客户加速创新进程。
2. 算法与准确性自主研发的虚拟筛选算法深度融合了机器学习、深度学习等前沿人工智能技术，能够综合考虑化合物的多种理化性质、与靶点的相互作用模式以及药代动力学特征等多维度因素，实现更加精准的药物筛选。通过多维数据分析和智能算法优化，该技术显著提高了筛选结果的准确性，有效降低了假阳性和假阴性率，为药物研发提供了更加可靠的数据支持。这一创新技术不仅大幅提升了筛选效率，还为加速创新药物的发现和开发提供了强有力的技术保障，助力客户在药物研发领域取得突破性进展。
