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确定药物发现和开发的结构生物学基础

本文探讨结构生物学在药物发现中的应用及挑战。 ...

使用Flare™ FEP计算验证AI预测的蛋白质结构模型

本文展示了Flare FEP作为一种可靠且用户友好的配体结合自由能预测方法。 ...

Flare FEP案例 | 优化靶向亲环素B的三臂抑制剂用于新型MASH的治疗

代谢功能障碍相关脂肪肝病（MASLD）是全球范围内日益严重的公共卫生问题，其进展可导致肝硬化、肝衰竭及肝癌。 ...

在线会议 | 使用Flare™ V10中的新功能来帮助识别对您的项目有意义的分子

本次会议将介绍Flare V10的一些新功能，包括：新的定量构效关系（QSAR）方法、蛋白质-配体相互作用指纹（PLIF ...

AI助手增强Flare™计算化学能力

在计算化学和药物发现这个快节奏的世界中，效率和易用性是关键。 ...

Flare V10发布——新增绝对自由能微扰、蛋白-蛋白对接、蛋白-配体相互作用指纹等功能

Flare V10发布，新版Flare为计算化学和药物化学带来了新增和增强的科学功能。 ...

Thompson sampling──高效的超大型按需合成库虚拟筛选方法

在过去五年中，虚拟筛选超大型按需合成库已成为药物发现项目中识别苗头化合物的强大工具。 ...

原创文章

云上虚拟筛选发现强效、选择性ROS1抑制剂

ROS1重排占非小细胞肺癌患者的1-2%，然而在临床上还没有选择性靶向ROS1的疗法。 ...

原创文章

REINVENT与精确的结合自由能排序相结合的生成式主动学习

主动学习（Active learning，AL）是按顺序连续实验设计的一个具体实例，它使用机器学习来智能地选择下一个要评 ...

原创文章

Deep Docking——一个增强的基于结构药物发现深度学习平台

药物发现是一个严谨的过程，需要数十亿美元的投资和数十年的研究才能将分子从实验室带到病床边。 ...

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确定药物发现和开发的结构生物学基础

使用Flare™ FEP计算验证AI预测的蛋白质结构模型

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用结合模式元动力学模拟（BPMD）探索配体-蛋白结合模式稳定性

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