FIELD ATLAS · AI FOR DRUG DISCOVERY

找到 AI 药物发现的
下一步

不是把课程、论文、代码和数据库堆在一起,而是按真实研发问题重新标注:先理解什么、该用什么、如何把一条工作流跑通。

MAP / 001DMTA COORDINATES
AI 药物发现研发路径图 靶点、数据、模型、设计、合成和实验节点组成的闭环。 TARGET01 靶点 DATA02 数据 MODEL03 模型 DESIGN04 设计 MAKE05 合成 TEST06 实验
LEARN ↔ USE循证更新 · 中文索引
423篇知识文章
12个研发模块
100+工具与数据库
2条主轴:学 / 用
01
CHOOSE A ROUTE

你今天要解决什么?

02
KNOWLEDGE COORDINATES

十二个知识坐标

模块不是孤岛:它们沿着从分子、结构、模型到实验与决策的路径互相连接。

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03
STARTER DOSSIER

先读这五篇

用最短路径建立 AI 药物发现的共同语言,再决定下一段深入方向。

  1. 001AI 药物发现是什么:从靶点到候选药物的全流程地图阅读全文 →
  2. 002AI DD 与传统 CADD 的区别:新手必须先理解的边界阅读全文 →
  3. 003AI 药物发现学习路线:生物、药化、算法三条主线怎么补阅读全文 →
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04
WORKFLOW

所有知识,最终回到 DMTA 闭环

01定义问题02准备数据03建模排序04设计分子05合成验证06回流迭代
NEED A WORKING SYSTEM?

从“知道工具”到“让团队跑起来”

企业内训、私有化 AIDD 环境、工作流设计与 POC 陪跑。

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