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25.01.11
用Activity Atlas解决选择性问题
25.01.11
将专利数据转化为SAR的3D图
25.01.05
用3D-QSAR主动学习FEP对药物化学生物等排体进行优先级排序
24.12.02
使用Flare™水分析3D-RISM在大环抑制剂BRD-810结合位点进行探索、准备与药物设计
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用3D-QSAR主动学习FEP对药物化学生物等排体进行优先级排序
生物等排体替换(Bioisostere replacement)是在药物发现中用于优化候选分子活性和选择性的一个强大且流 ...
原创文章
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。 ...
基于配体的虚拟筛选发现高亲和力淀粉样蛋白配体
纤维蛋白聚集是神经退行性疾病的特征,但也是难以进行配体设计的代表性靶标,因为关于结合位点的结构信息有限。 ...
用QSAR模型对新设计的分子进行优先级排序——SARS-CoV-2 M
pro
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
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
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。 ...
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]。 ...
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
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。 ...
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 ...
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