Baker Lab

Baker Lab 是华盛顿大学蛋白质设计研究所（UW Institute for Protein Design）下的研究团队，致力于通过计算与实验相结合的迭代流程设计功能性蛋白质，解决医学、技术与可持续性领域的挑战。实验室开发并应用蛋白质设计软件，利用深度学习、分子建模与实验验证来改进设计方法和提高成功率。研究方向涵盖酶、肽、迷你结合子（minibinders）、分子器件、药物递送、纳米材料、膜蛋白与混合材料等多个领域。团队倡导开放协作的科学文化，发布大量出版物与博客内容，并持续招募新成员参与研究与开发。

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介绍

概述

Baker Lab 隶属于华盛顿大学蛋白质设计研究所，核心使命是开发和应用蛋白质设计软件，通过计算预测与实验室验证的闭环迭代，创造能够解决医学、技术与可持续性挑战的分子工具。实验室强调开放科学与跨学科协作，既推动基础方法学进步，也致力于真实世界的应用转化。

核心能力

计算驱动的蛋白质设计: 使用先进的算法与深度学习模型进行序列与结构设计，模拟分子互作并筛选候选构象。
实验验证与迭代优化: 将计算预测投到实验室中进行表达、折叠与功能测定，基于实验数据持续改进设计策略。
多尺度应用方向: 从酶催化、肽与迷你结合子，到纳米材料与膜蛋白，覆盖从分子到材料的多层级问题。
分子器件与药物递送: 设计具有特定功能的分子装置与载体，支持精准治疗与生物材料工程。
公开资源与交流: 通过出版物、博客与开放合作（如招聘信息与项目合作）促进知识共享与社区参与。

研究领域与输出

Baker Lab 的研究横跨多个专题，包括深度学习在结构预测与生成中的应用、酶工程以实现新反应、肽类设计用于免疫调控、以及迷你结合子与分子器件用于靶向结合与功能执行。实验室通过持续发布论文与博客（例如关于构建钙通道、蛋白质开关、促进免疫识别的新蛋白等文章）展示方法学进展与应用示例。

合作与参与

实验室鼓励开放协作，欢迎跨学科研究者、工程师与学生加入。通过将算法开发与实验平台紧密结合，Baker Lab 能快速将计算想法转化为可验证的分子，并通过社区共享其成果与方法。

更多产品

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RDKit 是一个开源的化学信息学（cheminformatics）软件工具包，广泛用于分子表示、子结构搜索、分子指纹和化学性质计算等任务。它提供 Python 和 C++ API，支持从分子编辑、构象生成到化学信息学算法的完整工作流，并能通过 Conda、Homebrew 等渠道方便安装。RDKit 拥有活跃的社区、详尽的在线文档和示例、以及在 GitHub 上的源码与问题跟踪系统，适合科研机构、制药公司和教育用途。商业支持也可由第三方（如 T5 Informatics）提供，便于在生产环境中部署和集成。

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人工智能模拟搜索云计算数据库

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