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在线会议 | 人工智能重塑药物发现
25.08.31
2025年的FEP:我们需要一个更大的药物发现工具箱
25.08.22
为何人工智能无法挽救那失败的90%临床试验
25.06.02
利用自由能微扰(FEP)预测大环JAK2抑制剂Pacritinib衍生物的结合亲合力
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2025年的FEP:我们需要一个更大的药物发现工具箱
本文总结了Flare 自由能微扰(Flare FEP)技术最近几年的关键进展。 ...
使用蛋白质-配体相互作用指纹(PLIF)对分子数据进行聚类
本文介绍了Flare的PLIF聚类分析方法,它可以用来快速识别配体数据集中具有相似结合特征的化合物。 ...
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
本文介绍了结合模式元动力学(Binding Pose MetaDynamics,BPMD)模拟的开源python实现Op ...
选择性METTL3抑制剂EP652苗头化合物1的发现
METTL3抑制剂苗头化合物 1 的发现过程综合运用了基于配体的药物设计(LBDD)、结构生物学(SBDD)、QSAR ...
增强CDPKit的药效团模型
本文提供了一个Flare Python拓展,根据被选择的原子,创建芳香环药效团特征描述,可用来直接替换CDPKit药效团 ...
计算药物发现工具——对发现过程的深入理解
Cresset技术的核心在于其专有的XED力场,该力场通过扩展电子分布(XED)来更准确地模拟分子内的静电和轨道相互作用 ...
Flare FEP案例 | 在骨架跃迁实验中用绝对结合自由能计算精确预测活性
鉴于计算方法在活性预测方面相比实验室方法的效率优势日益凸显,加之由于计算机硬件的进步,高性能结构赋能方法的可及性不断提高 ...
用Flare QM分析C-H···O=C氢键相互作用
如果一个分子具有带电原子,那么从真空DFT计算获得的MESP将完全被该电荷主导,这使得计算的MESP不能于指导分子设计的 ...
在Flare里使用TxGemma预测化合物的性质
TxGemma是基于谷歌DeepMind的Gemma模型家族——一系列轻量级、最先进的开源模型——专门训练用于理解和预测 ...
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。 ...
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使用增强采样沿着正则模坐标来探索隐秘口袋——KRAS
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