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J9蛋白质折叠计算网络拓扑背景图
高通量生成式分子计算核心管线

J9驱动的新一代计算生物与多组学研发底座

锦成自主构建的生信超算引擎深度融合 Transformer 大模型与三维分子动力学仿真,针对蛋白质构象预测、靶点口袋识别、多肽亲和力成熟以及千万级小分子库虚拟筛选提供纳秒级并行推演。通过算法指导干实验与高通量湿实验逆向校准的闭环设计,系统性化解传统临床前筛选周期冗长、先导物脱靶率高与生物合成优化瓶颈。

1.38 Å
主链原子均方根偏差 RMSD
99.8%
PDB 结构库拓扑兼容率
10M+
化合物质谱先导库库容
NODE #ZHANGJIANG-CLUSTER-07
实时计算中
J9多肽结合口袋分子对接三维电荷云图
活性口袋精准重构演算法 v4.2
靶点编号:PDB-7KVR | 构象能量打分:-11.4 kcal/mol
蛋白质动力学松弛进度 (100ns) 94.2%
步进耗时:18.4ms/step 显存负载:38.6 / 80 GB
Platform Architecture & Regulatory Standards

J9底层架构与合规验证标准

系统严格遵从生物医药实验室计算机化系统 GxP 认证规程,全面集成分布式异构超算、图卷积神经网络与生信图谱解析栈,确保计算推演过程完全透明、可追溯且具备工业重复性。

J9底层微服务与生信算法集群分布式架构图
分布式生信计算微服务拓扑图 (GxP-Ready) 支持 Cryo-EM / FASTA / SDF

符合 FDA 21 CFR Part 11 与 GxP 电子记录规范

提供详尽的算法计算审计追踪(Audit Trails)、不可篡改的参数哈希存证,完全兼容新药临床试验申报(IND)所需的计算化学与生物信息学数据溯源规范。

结构解析精度基准 RMSD < 1.42 Å

在 CASP 官方测试集盲测验证中,针对单体及寡聚体复合物预测的一维侧链重构与全原子主链偏差均控制在极高精度,显著优于传统同源建模系统。

百万级化学多样性分子库高吞吐并行

搭载自主开发的 GPU 动力学张量加速核,单集群日均完成超 150 万个配体-受体亲和力打分与溶剂化自由能精确积分计算。

Key Research Advantages

J9六大核心研发优势

打通序列特征、空间立体构象、化学活性预测与实验室反馈的完整研发生命周期,以算力革新药物发现范式。

01

深度学习结构预测

依托自主预训练的千万级多序列比对模型,直接从氨基酸序列输出高可信度原子三维坐标,支持未知难成药靶点的从头结构还原。

02

多组学数据融合分析

横跨基因组、转录组、蛋白质组与代谢物表达谱,构建疾病网络拓扑特征图谱,迅速定位具有明确生理调节意义的特异性核心靶标。

03

高通量虚拟分子筛选

支持针对十亿级超大化合物空间开展结构对接与药效团匹配,结合 ADMET 属性智能过滤器,多维度剔除毒性及代谢不稳定分子。

04

靶点亲和力精准测定

采用自由能微扰(FEP)结合分子动力学采样,将结合自由能 ΔG 计算误差收窄至 1.0 kcal/mol 以内,精准指引先导化合物结构修饰。

05

实验室自动化闭环反馈

将生物微流控芯片与高内涵成像数据回传至中央推理系统,形成“干实验演练设计 - 湿实验快速验证 - 算法自适应重校”的持续进化链路。

06

高安全级生物资产保护

支持靶点专有序列联邦学习与同态加密沙箱,全流程隔离客户研发配方与未公开专利结构,确保核心知识产权零泄漏。

Self-developed Foundation Models

J9自主研发前沿计算模型矩阵

基于生物学底层规律与千万量级结构数据提炼的专用大模型系列,开箱即用,覆盖从小分子到大分子蛋白的全链条研发场景。

J9DeepFold-Pro蛋白质全构象预测渲染图
DeepFold-Pro v4.2
大分子抗体 / 多肽

DeepFold-Pro 构象预测管线

针对多链蛋白复合物及柔性 Loop 区提供原子级解析,准确预测抗原抗体互补决定区(CDR)空间三维构型与结合表位分布。

输入格式: FASTA, PDB, mmCIF
平均推演速度: 42秒 / 600残基
典型准确度: pLDDT > 91.5
J9ChemGen-Transformer小分子从头设计分子图
ChemGen-Transformer v3.8
小分子化学药

ChemGen 目标导向先导分子生成

基于靶点结合口袋的电子云势能分布,直接生成具有高合成可行性(SAScore < 3.0)与类药性(QED > 0.75)的全新化学实体母核。

输入格式: SMILES, SDF, MOL2
单批生成通量: 10,000个新分子/小时
有效命中率提升: +280% 相比传统库
J9EnzymeDesign-Studio工业合成酶定向改造三维分析图
EnzymeDesign v2.5
合成生物学与生物催化

EnzymeStudio 工业酶定向突变演化

专注工业酶耐热性、底物专一性及催化转换率(kcat/Km)定向强化,智能推演非天然氨基酸修饰位点,减少繁琐随机突变实验量。

输入格式: PDB, Cryo-EM 密度体
耐温预测跨度: Tm 理论提升 +15℃
突变组合筛选: 百万级单双点扫描
Data-Driven Metrics

J9全栈科研计算吞吐量与效能指标

依托跨节点并行异构加速网络,以量化数据直观展现平台在临床前候选物发掘中的算力沉淀与产业赋能价值。

12.8M+
先导化合物虚拟表征库

包含精确药效团与构象自由能标注

单季更新递增 18%
98.6%
蛋白质构象实验吻合率

对比冷冻电镜解析的高分辨率结构

盲测标准优于同类模型
72.4%
临床前筛选周期压缩

自靶点确证至先导化合物锁定时间

湿实验试错成本削减 65%
68+
深度接入联合研发实验室

包含多所高校课题组及前沿生物药企

通过行业技术标准审查
J9分子动力学模拟计算拓扑背景图
Closed-Loop Methodology

J9双向闭环研发理念与推演逻辑

打破纯计算机模拟与传统生物实验的脱节壁垒,以严密的四步迭代管线驱动高可信科学假说的快速验证。

STEP 01 基底构建

多源组学清洗与图谱重构

统一解析 PDB、UniProt、ChEMBL 及专有转录组异构数据,通过图神经网络建立靶点、变异位点与表型关联的多维拓扑知识空间。

STEP 02 表征学习

Transformer 序列三维特征表征

采用注意力机制捕捉空间距离矩阵与电荷相容约束,在百亿参数空间内推演蛋白质动态变构状态与小分子活性口袋互作模式。

STEP 03 仿真微扰

分子动力学全原子结合能打分

基于显式水模型开展长达 500ns 的动力学轨迹追踪,运用 MMPBSA 与自由能微扰(FEP)精密核算结合自由能,过滤虚假弱结合物。

STEP 04 迭代闭环

自动化湿实验验证与反向调优

对筛选出的 Top 候选分子实施高通量自动化 SPR 亲和力测试与细胞毒性复测,生化表征结果逆向校正预训练模型损失函数。

Empirical Benchmark & Roadmap

J9算力基准测试与发展里程碑

基于权威标准生物数据集的比对实测证明,平台计算效率相较于传统生信流程实现数量级跨越。

实验室多维效能对比实测

初筛周期耗时 (100万分子规模) 压缩 91%
J9计算:约 36 小时 超算并行流
传统高通量湿实验筛选 (HTS):约 14 个月 手工批次
单个活性化合物筛选综合成本 降低 78%
AI平台数字筛选预测成本 降低边际开销
传统实体化合物合成与试剂损耗 高消耗
体外生化亲和力验证命中率 (Hit Rate) 提升至 34.2%
平台 FEP+AI 联合筛选命中率:34.2% 高精准度
常规随机化药库盲筛命中率:仅 0.8% - 2.5% 基准线

平台算法演进与工程突破节点

架构立项与基座确立

单体蛋白质折叠预训练模型 BioFold-1.0 交付验证

完成对 PDB 历史 18 万个结晶结构的几何拓扑学习,侧链重构在 CASP14 盲测子集中取得与权威算法对标的解析质量。

组学拓展与结合能攻坚

上线超大规模小分子从头设计与 FEP 自由能计算集群

打通千万级化学骨架生成网络,结合 GPU 显式溶剂动力学微扰,将亲和力预测均方根误差稳定控制在 1.2 kcal/mol 内。

双向闭环与多组学融合(现行版本)

锦成J9 4.0 多组学联合计算系统全面开放

整合转录组靶标挖掘、抗体 CDR 亲和力成熟设计与高通量自动化实验室微流控直连接口,全面实施工业化交付。

Translational Case Studies

J9临床前研发与产业化落地实践

携手创新药企与国家重点科研平台,将算法算力直接转化为具有可测定活性的先导分子及高亲和力抗体分子。

J9KRAS难成药靶点小分子别构口袋虚拟筛选案例图 项目代号:ONCO-KRAS-G12D
小分子靶向肿瘤药物研发 • 先导化合物优化

难成药靶点 KRAS G12D 隐蔽别构口袋识别与纳摩尔级抑制剂发现

针对 KRAS G12D 表面平坦且极度缺乏深陷疏水结合腔的结构难点,平台调用瞬态构象采样算法挖掘出毫秒级瞬时开放的隐蔽裂隙。在 320 万个类药分子筛选中筛选出 14 个骨架,体外表面等离子共振(SPR)测定最终分子的 KD 亲和力达到 18.4 nM,且对野生型 KRAS 表现出大于 80 倍的优异选择性窗口。

构象采样用时48 小时
合成验证候选数仅需 24 个
细胞活性 IC5032.6 nM
大分子抗体工程 • 亲和力体外成熟

双特异性抗体 CDR 区域计算重构:亲和力提升 27 倍并保留高成药性

某医药集团在双抗构建中遭遇结合臂热稳定性衰退(Tm 降至 58℃)及微弱结合力瓶颈。平台利用 DeepFold-Pro CDR 多模态图谱开展定点多突变扫描,快速排查出引发聚沉的电荷失衡残基,提出 4 个协同取代方案。重组表达后分子结合活性显著提升 27 倍,单体纯度达 98.2%,无额外免疫原性热点引入。

优化周期跨度19 个工作日
热熔解温度 Tm+11.2 ℃
结合常数 KD0.42 nM
J9双特异性抗体CDR区域构象优化计算模型图 课题代号:BSAB-IMMUNO-V2
Peer Review & Industry Testimonials

J9学术界与行业应用口碑

来自国家级前沿生信课题组、临床转化中心与上市药企研发决策人的客观评价与信赖背书。

“

平台在处理膜蛋白和柔性受体复合物时的表现令人印象深刻。传统算法经常在跨膜区和 Loop 处出现构象失真,而锦成平台的构象采样结果与我们冷冻电镜解析的 2.8Å 密度体高度契合,为我们节省了数月的探索时间。

陈教授
结构生物学国家重点实验室 • 主任
★★★★★
“

在我们针对新型蛋白降解剂(PROTAC)的三元复合物构象推演中,平台提供的三维势能面计算精度非常高。从虚拟母核生成到最终合成 10 个分子,有 3 个表现出纳摩尔级降解活性,筛选效率超越了以往的外部外包服务。

赵博士
某创新生物制药上市公司 • 药物化学副总裁
★★★★★
“

合成生物学中酶的催化活力改造往往伴随耐热性崩塌。锦成平台的 EnzymeStudio 工具成功协助我们将一种工业级角鲨烯合酶的最适工作温度提升了 12℃,而催化转换率(kcat)反升 1.8 倍,展现了深厚的生物计算底层实力。

周研究员
合成生物技术创新中心 • 课题组PI
★★★★★
Academic Insights & Research Notes

J9前沿算法研究与生信学术动态

追踪平台在计算生物、大分子定向进化与前沿人工智能交叉领域的最新科研发布与行业技术札记。

J9关于全原子蛋白质构象空间采样的学术简报 结构生物学算法
2026-03-12

多态性膜蛋白全原子构象空间采样方法的技术评估

系统阐述如何利用增强采样动力学结合注意力张量网络,跨越亚稳态能量壁垒,捕捉 GPCR 家族不同活化态的细微原子位移。

J9关于小分子可合成性约束评估的技术简报 化学信息学
2026-02-28

从生成式 SMILES 到真实合成:先导分子可及性量化模型

基于工业合成反应库训练反合成路径树,避免 AI 生成理论分子陷入无法工业化制备的困境,使生成物合成成功率达 85% 以上。

J9单细胞转录组多组学挖掘技术简报 多组学分析
2026-02-15

十万级单细胞空间转录组数据的图谱嵌入与靶点发掘

探讨在异质性肿瘤微环境中,高信噪比细胞亚群表达谱如何通过无监督流形学习识别驱动耐药突变的潜在核心激酶。

Enterprise Security & Compliance

J9企业级计算安全与合规治理体系

深度理解生物资产与靶点化合物研发专利的极端敏感性,构筑符合最高行业标准的多层级防御架构。

私有化混合云专属部署

支持将计算引擎镜像下沉至客户私有数据中心,数据与模型参数完全在内网沙箱内流转计算,物理阻断外联风险。

端到端国密及 AES-256 加密

传输态与落盘态结构数据均应用不可逆非对称加密技术,多组学测序原始文件执行分片离散存储与密钥隔离。

严格 IP 知识产权排他权

法律与技术双重保障:客户上传的任何分子结构、序列与计算产出物的所有权、专利申请权均 100% 归客户方独享。

多重异地容灾与快照审计

算力节点支持 7x24 小时微秒级健康状态遥测,计算中间件提供快照级状态备份与断点续算,杜绝计算成果因故障意外丢失。

Technical FAQ

J9接入与算法常见问题解答

针对算力资源配额、数据保密、算法模型输入格式与生信分析调优的具体技术答疑。

平台全面支持主流生信与计算化学标准格式。对于大分子结构,支持 FASTA 序列、PDB、mmCIF 以及 Cryo-EM MRC/MAP 密度体;对于小分子化学库,支持 SMILES 文本流、SDF、MOL2 及 PDBQT 格式;对于组学数据,直接兼容标准的 FASTQ、BAM、VCF 及表达矩阵 CSV/H5AD 文件,系统内置解析管道会自动执行格式校验与加氢/脱水质子化规范化预处理。
平台采用经过大规模力场重构优化的 GPU 并行 FEP 算法引擎。通过在显式溶剂模型中设定精密的 λ 窗口积分、长时平衡采样与增强抽样路径,将相对结合自由能(ΔΔG)计算均方根误差(RMSE)控制在 1.0 kcal/mol 以内。该精度能有效区分纳摩尔级与微摩尔级分子的活性差异,为化学合成团队提供高置信度的结构修饰指引。
合规的医药企业研发部门、高校重点实验室或科研机构可通过本站下方的申请表单提交接入需求。技术专家团队会在 24 小时内完成机构身份核实并开通沙箱测试账户,配备专用的 RESTful API 接入密钥与图形化 Web 研发工作台,初期提供包含 5,000 标准 GPU 核心时(Core-hours)的基础测试算力配额。
平台采用企业级容器沙箱与严格的租户网络物理隔离机制。客户计算任务运行于独立的临时加密执行实例中,内存数据在推演完成后即时覆写销毁;平台底座算法仅加载只读预训练权重,严禁将租户提交的专有结构反哺至公共训练集。双方在接入前均签署具有完全法律约束力的保密协议(NDA)。
完全支持。平台提供面向自动化移液工作站、微流控筛选芯片和 SPR 亲和力检测仪的标准 LIMS 协议接口。湿实验读取的 IC50、EC50、KD 原始读数可通过 API 自动上传,触发平台的自适应主动学习模块(Active Learning),智能迭代下一轮推荐分子的化学空间特征。
J9算力数据中心网络架构图
算力配额通道 • 高规格计算节点响应

即刻接入 J9开启智能生物计算

填写您的科研机构或企业信息,获取高性能计算节点测试配额与全功能生物信息算法管线授权。我们专业的计算生物学工程师将在核实后向您提供专属接入指引。

✓ 首期提供专用沙箱与 5,000 GPU Core-hours 体验算力
✓ 支持 RESTful API、Python SDK 及图形化 Web 研发终端
✓ 签署符合法规要求的数据隔离与知识产权保密协议(NDA)
技术专线咨询:400-820-9188 (周一至周日 08:30-21:00)

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Implemented logic to close other FAQs when one is opened using iteration. Also incorporated code to change the '+' or '-' FAQ icons and added an initialization loop to close all FAQs on page load. Form validation and simulated submission feedback were added, including checking for empty required fields, a loading state for the submit button and a success or failure notification. Inspecting the DOM structure, it seems no hero slider elements are present. A comprehensive JavaScript-based slider implementation will be added to meet the design specification, even though initial assessment indicates its absence in the provided markup. The script will be designed to handle auto-sliding, pause on hover, left/right arrow navigation, and synchronized dot indicators. .forEach(function (otherBtn) { if (otherBtn !== button) { otherBtn.setAttribute('aria-expanded', 'false'); var otherContent = otherBtn.nextElementSibling; if (otherContent) { otherContent.classList.remove('active'); } var otherIcon = otherBtn.querySelector('.faq-icon'); if (otherIcon) { otherIcon.textContent = '+'; otherIcon.classList.remove('rotate-180'); } } }); // 切换当前手风琴项 if (isExpanded) { button.setAttribute('aria-expanded', 'false'); content.classList.remove('active'); if (icon) { icon.textContent = '+'; icon.classList.remove('rotate-180'); } } else { button.setAttribute('aria-expanded', 'true'); content.classList.add('active'); if (icon) { icon.textContent = '−'; icon.classList.add('rotate-180'); } } }); }); // 3. 首屏轮播横幅交互逻辑 var slides = document.querySelectorAll('.hero-slide'); var dots = document.querySelectorAll('.hero-dot'); var prevSlideBtn = document.getElementById('heroPrevBtn'); var nextSlideBtn = document.getElementById('heroNextBtn'); var heroContainer = document.getElementById('heroSliderContainer'); var currentSlideIndex = 0; var slideTimer = null; function goToSlide(index) { if (!slides.length) return; slides.forEach(function (slide, i) { if (i === index) { slide.classList.remove('opacity-0', 'pointer-events-none'); slide.classList.add('opacity-100', 'pointer-events-auto'); } else { slide.classList.remove('opacity-100', 'pointer-events-auto'); slide.classList.add('opacity-0', 'pointer-events-none'); } }); dots.forEach(function (dot, i) { if (i === index) { dot.classList.add('bg-bioemerald', 'w-8'); dot.classList.remove('bg-white/40', 'w-2.5'); } else { dot.classList.remove('bg-bioemerald', 'w-8'); dot.classList.add('bg-white/40', 'w-2.5'); } }); currentSlideIndex = index; } function nextSlide() { if (!slides.length) return; var nextIndex = (currentSlideIndex + 1) % slides.length; goToSlide(nextIndex); } function prevSlide() { if (!slides.length) return; var prevIndex = (currentSlideIndex - 1 + slides.length) % slides.length; goToSlide(prevIndex); } function startSlideTimer() { if (slides.length > 1) { slideTimer = setInterval(nextSlide, 5000); } } function stopSlideTimer() { if (slideTimer) { clearInterval(slideTimer); slideTimer = null; } } if (nextSlideBtn) { nextSlideBtn.addEventListener('click', function () { stopSlideTimer(); nextSlide(); startSlideTimer(); }); } if (prevSlideBtn) { prevSlideBtn.addEventListener('click', function () { stopSlideTimer(); prevSlide(); startSlideTimer(); }); } dots.forEach(function (dot, idx) { dot.addEventListener('click', function () { stopSlideTimer(); goToSlide(idx); startSlideTimer(); }); }); if (heroContainer) { heroContainer.addEventListener('mouseenter', stopSlideTimer); heroContainer.addEventListener('mouseleave', startSlideTimer); } startSlideTimer(); // 4. 表单前端校验与无刷新即时反馈 var applyForm = document.getElementById('applyForm'); var feedbackBox = document.getElementById('formFeedback'); var submitButton = document.getElementById('submitBtn'); if (applyForm) { applyForm.addEventListener('submit', function (event) { event.preventDefault(); var orgVal = document.getElementById('orgName') ? document.getElementById('orgName').value.trim() : ''; var contactVal = document.getElementById('contactName') ? document.getElementById('contactName').value.trim() : ''; var emailVal = document.getElementById('workEmail') ? document.getElementById('workEmail').value.trim() : ''; var computeVal = document.getElementById('computeType') ? document.getElementById('computeType').value : ''; if (!orgVal || !contactVal || !emailVal || !computeVal) { feedbackBox.className = 'p-3 rounded-lg text-xs text-center bg-rose-500/20 text-rose-200 border border-rose-500/40 block'; feedbackBox.textContent = '请完整填写标注为必填项的机构、联系人、邮箱及研究方向。'; return; } var emailPattern = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/; if (!emailPattern.test(emailVal)) { feedbackBox.className = 'p-3 rounded-lg text-xs text-center bg-rose-500/20 text-rose-200 border border-rose-500/40 block'; feedbackBox.textContent = '请输入合规的机构工作邮箱地址。'; return; } var originalBtnContent = submitButton.innerHTML; submitButton.disabled = true; submitButton.classList.add('opacity-75', 'cursor-wait'); submitButton.innerHTML = '正在接入算力安全沙箱...'; setTimeout(function () { submitButton.disabled = false; submitButton.classList.remove('opacity-75', 'cursor-wait'); submitButton.innerHTML = originalBtnContent; feedbackBox.className = 'p-3 rounded-lg text-xs text-center bg-emerald-500/20 text-emerald-200 border border-emerald-500/40 block'; feedbackBox.textContent = '算力测试申请已受理完成。计算生物学支持团队将在 24 小时内向您的机构邮箱发送专属 API 密钥及节点配额凭证。'; applyForm.reset(); }, 1200); }); } // 5. 页面锚点平滑滚动体验补强 document.querySelectorAll('a[href^="#"]').forEach(function (anchor) { anchor.addEventListener('click', function (e) { var targetId = this.getAttribute('href'); if (targetId && targetId !== '#') { var targetEl = document.querySelector(targetId); if (targetEl) { e.preventDefault(); var headerOffset = 110; var elementPosition = targetEl.getBoundingClientRect().top; var offsetPosition = elementPosition + window.pageYOffset - headerOffset; window.scrollTo({ top: offsetPosition, behavior: 'smooth' }); } } }); }); });