MOE平台中独有的采用特殊算法的抗体建模功能强大且直观易用。无论鼠源还是人源，Fv、scFv、Fab或IG的建模都能在MOE中快速精确的完成建模。康昱盛MOE药物设计平台提供了较新的抗体建模整体解决方案。
首先，MOE中有独有的抗体结构家族数据库。RCSB PDB数据库中存储的抗体结构数据常常因为长期积累的格式错误而难以访问。MOE中对所有的抗体数据进行了处理，修正了很多常见的错误并生成了一个“净化”版本的PDB数据库。“净化”后的数据库经详尽反复的结构聚类处理后生成蛋白质结构家族数据库。同时，数据库对抗体结构进行全面的结构域注释，包括种属、解析精度、种类等信息，并且可以试试更新升级。
MOE中抗体建模采用高度敏感的同源蛋白检索算法，通过Needleman-Wunsch算法，能更好的通过全局优化比对找到高度同源蛋白。同时通过隐马尔科夫模型（HMMs）使得算法更加敏感，容易找到真正同源性高的局部片段，这样为用户进行多模板的抗体同源建模提供方便。与一般蛋白的同源模建不同，抗体序列上的每一个Framework区以及loop区都可以再一个丰富的抗体结构数据库中找到与之匹配的最佳模板。从而保证了抗体建模的高效与精确。同时，MOE的抗体建模经过大量数据的验证，并与真实晶体结构比较，平均RMSD在1.5埃，充分验证了MOE抗体建模的高准确率。
抗体建模流程
基本流程如下：
1.Framework模板的搜索：首先基于目标Antibody序列，在抗体结构家族数据库中检索最佳模板，根据抗体建模的特殊算法，匹配一条主模板Framework；
2.分别匹配合适的CDR模板：VL和VH上的L1、L2、L3、H1、H2和H3分别在数据库中检索，匹配每一段的最佳模板，这个过程中，通过一种基于经验的Cluster算法对打分值在65以上，序列相似性在55%（CDR H3相似性在45%）以上的所有候选模板中进行聚类分析，匹配一条最佳模板；
3.再分段构建模型，最后组装形成完整的抗体3D结构，并经过能量优化，得到稳定的抗体结构。
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