如何改造蛋白
化繁为简，一步到位的蛋白进化
不再需要在实验室里盲目试错。MatwingsVenus™ 像一个"虚拟实验室"，先在电脑里帮你模拟成千上万种进化可能，最后只给你几个"最优答案"。
基于内置的工具，智能体可以帮助您预测单个或多个氨基酸的突变对于蛋白质结构与功能的影响。智能体通过搭载的最先进AI模型进行单点突变预测，也可以根据您提供的湿实验样本进行训练预测。
1、案例展示(如何升级你的蛋白？)
1.1 按对话提示输入
1.1.1 输入需求
我们需要增加UniProt ID P00698 (溶菌酶) 催化其底物肽聚糖（Peptidoglycan）水解的能力。
可以看到，您需要提交选择去继续推进会话。
1.1.2 提交信息
继续发送确认提交
如果还有后续需求可以根据智能体建议或描述进行下一步
1.2 直接输入详细指令
一次性输入，智能体会直接进行预测并输出结果。
“我们需要增加UniProt ID P00698 (溶菌酶) 催化其底物肽聚糖（Peptidoglycan）水解的能力。获得你能够获得的质量最好的结构模型。可以采用多模型交叉验证。请先分析活性位点以及高度保守位点。我一次可以预测50-200个样本。没有要避开的氨基酸位点，直接输出最终结果结果”
2、MatwingsVenus™能做什么？
蛋白质结构预测与可视化展示(给蛋白质拍3D照片):
EMSFold(极速模式)：速度快精度中（500氨基酸以内）。按次计费。
Alphafold(高精模式)：速度慢精度高（2000氨基酸以内）。按运行时间收费。
功能位点与风险分析：识别蛋白质活性位点、保守位点和结合位点。
单点位突变预测：通过AI模型进行单点位饱和突变预测。
迭代优化：接收湿实验数据，进行更精准的多点组合突变预测。
3、输入建议（如何让结果更准？）
3.1 提供详细的蛋白质信息
上传蛋白的 3D 结构文件（PDB 格式）。
直接输 UniprotID (蛋白的专属身份证号)或氨基酸序列。
直接用平台自带的海量蛋白数据（宏基因数据）也可以。
3.2 告知明确的改造目标
提高热稳定性。
增加催化能力或其他。
涉及到酶时，请指明它的底物，以及与底物结合的位点。
3.3 告知团队的实验通量
会根据您的实验通量返回相应数量的预测结果。
3.4 如需要更准确的结果，请上传湿实验数据
3.5 选择是否进行多模型的交叉验证
默认开启多模型交叉验证，使得结果更为精准。
若想节约积分消耗，获取基础模型预测，可选单模型预测。
可根据章节 5 的模型介绍，指定使用特定模型进行预测。
3.6 提前告知约束条件
如果有需要，您也可以先输入需求，智能体会告知您需要额外提供的信息。
4、模式选择
平台有 3 种工作模式，对应不同的研究需求，简单区分，不踩坑：
极速模式：轻量化智能检索，高效输出核心信息。
思考模式：思考解决复杂任务，对预测模型的结果进一步思考和整合。
思考模式 Pro：深度思考与知识融合能力，专攻复杂跨领域问题的系统性挖掘与解决方案输出。
5、预测模型介绍
5.1 基于结构：效果更佳
VenusREM 系列 —— 预测零样本突变。当你没有实验数据，却想精准预测突变对蛋白功能的影响时，它通过检索同源结构信息，能提供目前最先进的多模态评估。[文献] [代码]
VenusPrime 系列 —— 预测小样本突变。当你手头已经积累了少量实验测定数据，并希望通过微调模型来进一步榨取预测精度、实现更高性能的突变筛选时，它是你的核心工具。[文献] [代码]
VenusX 系列 —— 蛋白质关键点位预测。当你需要精准识别蛋白质中的活性中心、结合位点或功能性关键残基，从而为理性的蛋白质改造提供“精准导航”时，该系列表现卓越。[文献] [代码]
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