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做蛋白质研究，谁都希望PyMOL能更顺手一点...

刚接触结构可视化的新手，常常要在不同平台查教程、学语法，一张简单的结构图就能耗掉一下午。即使是熟练用户，也要花费不少时间选择残基、调整视角、统一配色和渲染参数。

但科研人需要的，一定不“只是”一个更顺手PyMOL...

在真实的科研流程中，序列分析、结构预测、突变设计等环节往往分散在不同工具中。文件反复下载、核对和上传，一旦遇到格式错位、残基编号不一致或信息遗漏，就要重新排查。

对刚接触结构可视化的用户来说，最困难的往往是：不知道如何把自己的想法转换成准确的PyMOL操作。

即使是一些基础任务，也需要查找命令，熟悉对象选择、显示方式、配色方案、标签设置和渲染参数。

在 MatwingsVenus™（晓鹜™），用户只需在对话框或编辑框中描述需求，AI就能自动生成命令，完成相应的PyMOL操作和图像生成，例如：

• 突出显示蛋白质与配体的结合口袋

• 标注活性位点及周围关键残基

• 展示突变位点在整体结构中的空间位置

• 输出适合论文、汇报使用的高清图片

【案例】自然语言生成SCI风格配图

AI承担了从自然语言到专业操作的转换，让研究者更快地验证想法、整理结果，把时间投入科学问题本身。

降低新手门槛的同时，这次平台内PyMOL更新也充分考虑了熟练用户的操作需求，为高级用户保留核心功能。这不是“看不见过程”的黑箱AI，而是操作可追溯、问题可定位的智能助手。

更新后的界面贴近原生 PyMOL，并支持常用快捷键。熟练用户可以沿用已有经验选择结构、调整视角和修改显示效果，无需重新适应一套陌生的操作逻辑。

晓鹜™平台内PyMOL界面

平台提供操作日志和命令行，用户可以查看AI执行了哪些步骤，核对选择与参数。

晓鹜™平台内PyMOL命令

支持用户在交互界面自由拖拽对接盒子，选择活性位点，智能体支持根据用户选择位置进行对接。

【案例】自由选定对接盒子位置进行计算

真实科研任务，

一定并不止步于让PyMOL展示一张结构图。

序列分析、结构预测、功能位点识别、突变设计、相互作用分析和结构展示环环相扣，却要使用不同工具，研究思路极易在工具切换中被打乱。

晓鹜™平台集成了500余种专业蛋白质设计工具。AI能够根据科研问题组织和调用这些工具，将原本分散的操作串联起来，形成一条可以持续推进的研究路径。在这个过程中，研究者无需反复搬运数据，也不必每换一个工具就重新交代研究背景。

PyMOL直接查看平台内Autodock结果

从一个想法，到分析、验证，再到新的发现

希望科研人可以少花时间处理命令、格式和文件

把更多精力留给真正重要的科学判断