中药临床研究

基于大规模中药复方与药材临床相关研究文献、临床相关专利、临床研究记录等数据构建独有的高效、精准的中药临床研究分析平台，从复方、药材、成分三个层次全方面解析中药临床有效组成。

中药活性分子研究

针对大规模复方和药材中十几万种成分化合物进行系统性的研究与分析，基于机器学习和深度学习技术，构建了一系列人工智能算法模型，用于复方活性分子预测、药材活性分析预测、活性分子药化性质预测、活性分子优化、活性分子生成以及活性分子靶点预测，提供全方位的中药相关活性化合物药化信息。

复方活性分子预测：基于大量中药复方-化合物分子数据构建的复方活性分子预测模型。

药材活性分子预测：基于大量中药材-化合物分子数据构建的药材活性分子预测模型。

活性分子药化性质预测：基于已有化合物性质数据构建的活性分子性质预测模型，包括ADMET等。

活性分子优化：对活性分子进行优化，使其具有更好的临床性质。

活性分子生成：根据已知的有效活性分子构建分子生成模型，生成具有类似性质甚至性质更好的活性分子，以突破专利保护壁垒。

活性分子靶点预测：基于已有数据构建化合物-靶点相互作用预测模型，预测活性分子的作用靶点。