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在缺乏靶标结构信息的情况下解析多种DPPIV配体的结合模式
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FEP与3D-QSAR相结合的主动学习范式分析
25.08.31
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
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JAK3共价抑制剂激酶铰链区结合片段的虚拟筛选、裁剪与移植
本文以JAK3共价抑制剂PF-06651600为例,演示了如何用Ligandscout的药效团片段筛选方法对片段数据库进 ...
片段虚拟筛选发现新的KRAS
G12C
共价抑制剂
在本算例中,我们以6TAM的共晶配体为先导化合物,用LigandScout基于结构的方法识别药效团并搜索ZINC双环片段 ...
计算赋能工作流识别全新KRAS
G12C
共价别构抑制剂
本文用Ilib Diverse重现了拜尔公司Mortier等人的计算赋能工作流识别全新KRAS G12C共价抑制剂中的组 ...
KRAS抑制剂MRTX849骨架跃迁引入新的相互作用
本文详述了如何以MTRX849系列化合物为起始分子,以docking为打分函数,用Spark虚拟筛选VeryCommon ...
BTK共价抑制剂的设计
已上市的或正在研发中的共价化合物数量表明药物化学重新引起了人们对靶向共价抑制剂的兴趣。 ...
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共价抑制剂
网络研讨会 | 简化你的共价抑制剂设计(附视频回放)
近年来,共价抑制剂已成为药物发现中的一种流行方法。将配体共价结合到蛋白靶标上可能会带来药效和药代动力学优势,但同时也化合物必须具有选择性以减轻脱靶反应。 ...
Gaussian教程 | Michael受体与巯基模型的加成反应和反应速率常数的计算
我们选取了四个Michael受体,分别计算了这些受体与巯基模型的加成反应、计算了能垒并构建了反应势能面。 ...
用常规分子对接进行共价抑制剂的虚拟筛选
本文演示了如何用受体立体碰撞消除(SCAR)法进行共价抑制剂的分子对接虚拟筛选:将常规分子对接虚拟筛选与Ligandsc ...
Gaussian教程 | 用DFT预测Michael受体的遗传毒性(AMES test)
根据Grayson等人的研究结论:活化能小于20.7kcal/mol且ELUMO小于-1.85eV的Michael受体很 ...
可逆Michael受体硫醇加成反应的DFT理论计算
迈克尔(Michael)受体与半胱氨酸巯基加成是几种共价药物(例如afatinib、osimertinib、ibruti ...
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