首页 › 3D-QSAR
克服药物发现与开发的关键挑战——用AI技术预测ADMET

克服药物发现与开发的关键挑战——用AI技术预测ADMET

本文讨论了AI技术在预测药物ADMET特性中的应用与挑战。ADMET特性对药物成功至关重要，但准确预测困难重重。传统方法…
用QSAR模型对新设计的分子进行优先级排序——SARS-CoV-2 M<sup>pro</sup>抑制剂的2D与3D-QSAR研究

用QSAR模型对新设计的分子进行优先级排序——SARS-CoV-2 Mpro抑制剂的2D与3D-QSAR研究

本文用一个包含76个SARS-COV-2 Mpro抑制剂的数据集为例，演示了Cresset Discovery团队如何利…
在计算中使用Hit Expander与QSAR进行新分子设计与打分

在计算中使用Hit Expander与QSAR进行新分子设计与打分

本文是前期在线视频研讨会的文字讲解，以BTK抑制剂为例，回顾了如何在CADD软件解决方案Flare中用XED力场和QSA…
基于配体的方法预测PDE10A活性——高质量公开数据的预测性QSAR模型

基于配体的方法预测PDE10A活性——高质量公开数据的预测性QSAR模型

用于苗头化合物与先导化合物的预测性3D定量构效关系（QSAR）方法在早期药物发现阶段非常有价值。在本案例研究中，我们展示…
JAK抑制剂的3D-QSAR研究

JAK抑制剂的3D-QSAR研究

Forge可以用基于场的QSAR或机器学习方法来建立健壮、预测性的QSAR模型[1]。此类模型的构建要求数据集化合物具有…
Forge教程 | Forge分析分子的静电势

Forge教程 | Forge分析分子的静电势

本文演示了如何用Forge展示结构修饰对分子静电势的影响。
Forge教程 | 建立Activity Atlas构效关系模型

Forge教程 | 建立Activity Atlas构效关系模型

Activity Atlas是一种定性构效关系分析方法：研究其静电、形状、疏水性质与活性的函数关系。它用三种分析回答三个…
Forge教程 | kNN QSAR模型的建立及新化合物的活性预测

Forge教程 | kNN QSAR模型的建立及新化合物的活性预测

kNN方法是一种著名、健壮的距离学习方法，当传统的2D与3D-QSAR方法建立不出QSAR模型时采用kNN QSAR模型…
2016年11月23日广州-3D-QSAR与骨架跃迁培训班

2016年11月23日广州-3D-QSAR与骨架跃迁培训班

2016年11月23日《3D-QSAR与骨架跃迁培训班》以实用为宗旨、解决实际科研问题为出发点设计培训内容。在本培训班中…
活性测试抑制率60%可以发文章吗？

活性测试抑制率60%可以发文章吗？

活性测试抑制率60%可以发文章吗？ 作者：linkedin, Medicinal Chemistry and Drug Discovery群组讨论 链接：http://www.linkedin.com…

关注我们 么么哒！

最新文章

热门标签

高斯骨质疏松骨架跃迁靶点预测靶标预测非经典相互作用非极性分子静电相似性静电势静电互补性静电隧道阿斯利康闭壳层键解离能

友情链接

大家都在搜

微信公众号

微信公众号