단백질 디자인
RFDiffusion
표적 단백질에 결합하는 새로운 단백질 바인더(Binder) 생성. 딥러닝 디퓨전 모델 기반.
AI-Powered Drug Discovery
NocodeBioinformatics
AI driven drug discovery
화합물 라이브러리 업로드부터 MD 시뮬레이션까지 — 코드 한 줄 없이.가상 스크리닝, 분자 도킹, 동역학 분석을 하나의 플랫폼에서 실행하세요.
플랫폼 소개
신약 개발,
누구나 시작할 수 있게
BioDeck은 소분자 신약 개발의 전체 파이프라인을 하나의 브라우저 화면에서 실행할 수 있는 노코드 AI 연구 플랫폼입니다. 리간드 준비, 가상 스크리닝, 분자 도킹, MD 시뮬레이션이 자동으로 연결됩니다.
CSV 또는 SDF 파일로 화합물 라이브러리를 업로드하면, 결합 친화도·CNN 점수·동역학적 안정성을 기준으로 순위가 매겨진 후보 화합물을 받을 수 있습니다. 각 화합물에는 ZINC ID가 부여되어 바로 구매 주문이 가능합니다.
0+하루 처리 가능 화합물 수
0%파이프라인 자동화율
0+통합 AI 도구 수
0x수동 분석 대비 속도
사용 가능한 도구
통합 AI 도구,
하나의 플랫폼
각 도구는 독립적으로 실행하거나, 파이프라인으로 연결해 사용할 수 있습니다.
Documents
분석 도구 빠르게 고르기
도구 이름과 간단한 설명만 정리했습니다. 원하는 분석을 찾으면 바로 서비스 페이지로 이동할 수 있습니다.
Preparation
AI Screening
Refinement & Dynamics
Rosetta Commons
Auto GraphPad
Genomics & Evolution
RMSD / interaction analysis over time
결과 미리보기
순위가 매겨진 결과,
바로 구매까지
각 결과에는 Compound 번호와 ZINC ID가 함께 표시됩니다. ZINC ID를 ZINC15 또는 Enamine에 복사하면 바로 구매 주문이 가능합니다.
화합물결합 친화도 (kcal/mol) →
Compound_001 · ZINC000012345
-10.8
Compound_002 · ZINC000098712
-9.4
Compound_003 · ZINC000054321
-8.7
Compound_004 · ZINC000076543
-7.9
Compound_005 · ZINC000023456
-7.1
Compound_006 · ZINC000087654
-6.3
CNN score ≥ 0.85 · Affinity ≤ −9.0 · Strict 기준 필터
BioDeck를 써야 하는 이유
개발자가 아닌
연구자를 위해 만들어졌습니다,
노코드 인터페이스
CSV를 업로드하면 순위 결과를 받습니다. 커맨드라인, Python 환경 설정, 코드 작성이 전혀 필요 없습니다.
ZINC ID 추적
파이프라인 전 단계에서 ZINC ID가 자동으로 기록됩니다. 분석이 끝나면 바로 구매 사이트로 연결됩니다.
GPU 가속 처리
GNINA, DiffDock, OpenMM이 모두 GPU에서 실행됩니다. 수천 개 화합물을 며칠이 아닌 몇 시간 안에 처리합니다.
자동 분석 결과 생성
각 단계 완료 후 차트·RMSD 그래프·상호작용 요약 보고서가 자동으로 생성됩니다.
엔드투엔드 파이프라인
Ligand Prep → Screening → Docking → MD. 단계별 결과가 자동으로 다음 단계에 전달됩니다.
다중 기준 필터링
CNN 점수와 결합 친화도 임계값을 기준으로 Moderate·Strict 두 가지 등급으로 자동 분류됩니다.