本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.）致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法，结合新一代分子特征化方法，开发了多种计算机模型，可用于药物开发中的多个阶段，为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果：1.药物毒性预测方法：传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型，这些方法不仅耗费大量时间，而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测，所需投入较少，但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型，甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测，大大提高了效率，使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选，能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法，运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器，这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起，我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向，我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型，以及糖尿病早期筛查模型的开发，正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文（Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80，ESI 1%高被引论文；Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107；Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377；Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78；Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96；Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14；Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.） 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法：在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模，计算药物与靶点之间的相互作用关系，从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导，减少需要通过实验评估的候选药物的数量，从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究，正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法：长非编码RNA（lncRNA）是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA，是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为：RWLPAP（随机游走），LPI-NRLMF（邻域正则化逻辑矩阵分解），IRWNRLPI（集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解），LPI-BNPRA（双向网络投影推荐算法），LPI-ETSLP（基于特征值变换的半监督链路预测），HLPI-Ensemble（集成学习）。在交叉验证中，我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权：

产品详细介绍   一、心理沙盘简介 1.国家政策支持：国家要求各中小学、各大机构配套心理咨询室，而心理沙盘是必备套件，箱庭技术则是必备技术。京师心智标准系列沙盘设备，追求心理沙盘行业标准与本土化典范，自主开模设计生产沙具，从材质到工艺都要求达到质检与认证标准。不仅追求设备卓越，更对操作使用人员提供培训指导，达到认证标准者，可申请成为北师大箱庭研究应用中心共建或示范单位！ 2、京师心智诚招心理设备代理,诚招代理加盟,仅作代理！！！  二、心理沙盘配置 京师心智心理沙盘，由北师大心理沙盘专家张日昇教授带队研发，荣获国家专利产品，行业标准配置，众多用户选择，卓越品质保障！ 产品配件：沙箱、沙具、沙箱支架、陈列架、沙子、辅助工具等。 （1）沙具：10大类和57小类，包括人物类、动物类、植物类、建筑类、家具与用品类、交通运输类、食物果实类、石头贝壳类和其他等。 （2）京师心智标准系列心理沙盘设备1000件配置： 1、沙具1000件 2、个体防水松木沙箱1个 3、环保板材沙箱柜1个 4、松木陈列架2个 5、实木沙盘凳2个 6、海沙15公斤 7、辅助工具1套 8、指导手册1本 9、《箱庭疗法》1本 10、《箱庭疗法实操指导》网络课堂20学时 11、沙盘专业记录表2份 三、详细详情 1、沙具 原型象征意义是沙具的核心，京师心智的标准系列沙具严格按照北师大箱庭研究应用中心的督导与要求，按照四级阶梯分类法设计，如：人物类→宗教人物类→基督教人物类→相关原型象征，即在基督教人物里分别设计出代表上帝原型、父亲原型、母亲原型、自我像等各种原型的沙具；通过四级阶梯设计、配比，确保了沙具的专业性，操作人员可以非常容易的与来访者沟通，这使得京师心智心理沙盘成为行业认可的标准典范。 2、沙箱—提供保护的外在限制空间 京师心智沙箱采用实木材质，天然环保，结实耐用，经典美观。为解决在沙盘制作中，来访者经常用到水而影响沙箱寿命的问题，京师心智为沙箱配套设计了防水内胆，可内嵌于沙箱中，防止长期浸水影响木材寿命； 京师心智沙箱尺寸（内径）：个体标准沙箱：57*72*7CM 3、天然海沙 在触摸沙时通常给来访者带来一种儿童化的情感或是回归母亲怀抱的温馨，有利于来访者的放松，并为来访者的内心世界和外部世界架起一做桥梁。 京师心智精选优质海沙，经过清洗、除杂去粗、消毒、烘干、用抽风机去除粉尘、包装这六个步骤。最后得到大小在0.2-0.5mm左右，颗粒均匀、色泽柔和、清洁卫生的海沙。给接触海沙的来访者的皮肤最舒服的感觉，又避免了过多过细的沙尘对皮肤和呼吸道的伤害。 4、沙具陈列架 用于摆放展示沙具，四层八阶的阶梯式造型，便于来访者看清并拿取沙具。京师心智沙具陈列架采用天然实木材质，严格生产工艺，清漆材料环保安全，通过国家家具及室内环境质量监督检验中心的检验。 5、沙盘支架&沙箱柜 支架或沙箱柜主要用于支持沙箱使用，便于来访者在沙箱内制作箱庭作品。京师心智提供2款简易支架主要用于个体沙箱与1款柜式支架主要用于团体沙箱： 实木折叠支架：便于整理存放，材质与沙箱配套； 沙箱柜：采用实木制作，结实耐用，可同时用于支撑沙箱和存放物品。 不锈钢收缩支架：载重量大，简单轻便，稳固，结实，易携带，易存放； 6、实木沙盘凳——国家标准，工艺精湛 采用国家安全标准木材，严格把关生产工艺，安全环保；尺寸符合国际标准要求，更专业。 7、心理沙盘分析管理软件—标准化、专业化工作平台 京师心智为专业系列心理沙盘配置了心理沙盘分析管理软件，为心理咨询师实现对心理沙盘作品的管理、记录、分析、查询、预测等提供了专业化、标准化和网络化的工作平台，通过软硬件结合提高心理沙盘使用与管理的效率，使心理咨询工作更加专业便捷。 四、心理沙盘的好处      1、学校家庭系统助益 　　（1）学生个体及团队的辅导：可以提升学生的想象力和创造力。对有学校自闭症、恐怖症、社交困惑等心理障碍的学生提供针对性辅导。同时可以促进和推动儿童、青少年的心理成长和人格完善。可以促进团队精神的升华，提升团队的凝聚力，培养协作型人才。 　　（2）教师个体及团队的辅导：在箱庭放置沙具的过程中释放和缓解教师的工作和生活压力，促进教师的心理健康，提升教师的工作效率。 　　（3）家庭团队的辅导：通过箱庭技术辅助父母改进家庭教育沟通方式，如父母和孩子合作摆设沙具，通过这个过程促进亲子之间的沟通与交流，进而促进亲子关系的和谐。     2、医疗系统助益 　　（1）个体辅导：减少阻抗，作为全新技术，便于对病人进行更准确的诊断和深层次心理分析。 　　（2）团体辅导：对同类病人，同一科室或同一医生管辖的病人，集中进行箱庭训练，释放压力。 （3）医护人员的自我保护：医护人员和心理咨询师在长期的工作之中也存在巨大的心理压力。沙盘训练可以在更安全和对自身的压力进行释放，起到保护作用。 3、在企业、部队等特殊机构助益 　　（1）高压力人群可以个体或团体进行压力释放，如销售人员，企业管理人员等。 （2）通过团体箱庭提升团队凝聚力、创造力、协作精神，创造健康的团队文化。 五、京师心智心理沙盘优势 （1）实用产品国家产品技术 产品自主设计 （2）设计理念权威理论指导 专业实用产品 （3）质量材质国际标准 安全可靠 （4）沙箱干湿两用 高质方便 （5）沙具精心选材 工艺严格 打造优质产品 （6）沙箱支架&沙箱柜专业设计 国家专利 （7）陈列架专业设计 国家产品 （8）整体外观色调一致性 专业美观 （9）研发生产专业团队，大厂风范 （10）安全环保京师心智心理沙盘产品均经过环保安全测试 （11）品牌6年专业沉淀 品质行业 （12）培训实操培训 专家培训 督导训练 六、心理沙盘作用 （1）治疗诸多心理疾病或心理障碍（如情感障碍、创伤后应激障碍、自闭症） （2）有效预防心理危机事件的发生 （3）增进人际关系技能、调节人际关系以及提升团体的亲密及凝聚力 （4）对患者进行更准确的诊断和深层心理分析以及提升团体的亲密度及凝聚力 （5）医护人员的自我调节与成长幼儿认知能力的培养，想象力、创造力、智力、情商的培养； 自闭症心理问题的治疗          （6）中小学生自卑心理、自闭、厌学、恐惧症、考前焦虑、情感等心理问题的治疗 （7）青少年人际交往能力、团队意识、协作能力、互帮互助意识的培养 （8）释放教师心理压力，有效预防教师的职业倦态，提升教师的教学和管理能力。 （9）对高压力人群（如销售人员、企业管理人员）可以整理进行压力释放，也可以在社区、部队、劳教监狱等特殊机构中运用。 七、客户见证（部分） 1、中国人民大学所属小学 2、首都师范大学所属小学 3、中国人民大学附属小学 4、山东省菏泽市开发区人民法院 5、河北省唐山市十二中学 6、内蒙古工业大学心理咨询中心 7、北京市九一小学 8、中央戏剧学院 9、北京朝阳区教师心理咨询中心   京师心智（北京）科技服务有限公司（简称京师心智），以“一心成就伙伴”为原则，帮助心理行业发展为宗旨，主要从事心理健康教育设备的研发与生产、心理图书的出版，做渠道的心理健康教育设备品牌； 主营产品：心理沙盘设备、心理测评管理系统、音乐放松设备、情绪宣泄设备、团体辅导设备、心理咨询师技能培训课程等。   姓名：范香云   电话：13370118987     QQ：2476421764   地址：北京市海淀区文慧园北路8号庆亚大厦906      

简介： 抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。 我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。  优势： 1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍 2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率 3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。 图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1% 图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证

抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。

技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。

相关专利提出了一种新型球囊，用于肺动脉扩张时，减少肺动脉损伤，炎症反应导致肺动脉再次狭窄或闭塞。

技术分析(创新性、先进性、独占性) 挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。 已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。

相关专利提出了一种新型球囊，用于肺动脉扩张时，减少肺动脉损伤，炎症反应导致肺动脉再次狭窄或闭塞。应用范围:该指引导管提出一种新型的球囊。该导管较以往的球囊功能更加多，不仅可以扩张肺动脉，同时还携带药物至病变肺动脉，抑制肺动脉的再次狭窄。目前市场未见类似产品。效益分析:本实用新型的目的在于提供一种新型的球囊。该球囊通过纳米技术将抑制炎症的药物附着于球囊表面。目前的球囊只能临时的扩张肺动脉。使用新型的球囊不仅可以扩张肺动脉，同时还有抑制肺动脉再次狭窄和闭塞的作用。

项目概况： 医药中间体是药品生产的重要原料，医药化合物也是构成新药的重要元素。与新型药 物有关的化合物和中间体的研发是新药开发的必不可少的环节，长期以来一直是各大制药厂 十分关注的课题。 制药厂或专业研究机构从事医药中间体和化合物的研发工作同样要经历启动、计划、 实施、收尾四个阶段，完全适合采用项目管理的方法进行管理。本课题研究医药中间体研发 课题项目管理的基本模式与方法，力图为委托企业研究总结一套行之有效的管理方法。此外， 还负责指导委托企业研发人员正确应用这套项目管理方法，为其培养合格的项目经理。