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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
25.04.14
用Flare QM分析C-H···O=C氢键相互作用
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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
用SPARK生物等排体替换加速胺基甲酸酯 Cbl-b 抑制剂的发现
Cbl-b抑制剂与Tyr363相互作用的TEG片段长期以来都保留了1,2,4-三氮唑结构,直到阿斯利康的Quinn等人采 ...
原创文章
生成式分子设计并非看起来那么容易
Pat Walters的这篇博客探讨了生成式 AI 在药物设计中的实际应用,尤其是针对媒体上关于《生成式 AI 将在不久 ...
选择性CDK7抑制剂SY-5609的大环化设计
Flare,由Cresset公司研发的综合性药物设计软件,在最新版本V9中集成了Spark模块,后者是一个基于片段的分子 ...
原创文章
选择性CDK8抑制剂的骨架跃迁
本文以Merck的选择性CDK8抑制剂MSC2530818的衍生物为起点分子,用SPARK对连接臂部分进行了生物等排体替 ...
用SPARK重现选择性大环CDK2抑制剂QR-6401的设计
本文以一个“线型”的CDK2抑制剂化合物13为起点分子,经过分子对接预测结合模式,并用SPARK大环化工作流成功地设计出 ...
AutoT&T算例——DDR1抑制剂从苗头化合物到先导化合物的发现
本文以DDR1抑制剂从苗头化合物到先导化合物的发现为例,演示了如何用Flare分子对接与AutoT&T的裁剪、移植策略相 ...
基于药效团、分子对接、分子形状的深度增强学习结构生成案例汇总
深度生成模型已用来进行从头分子设计,能够生成性质理想的化合物。 ...
使用深度生成模型设计具有所需药效团的DDR1抑制剂
本文描述了如何联合使用LigandScout与REINVENT实现深度生成模型 (DGM) 设计具有所需药效团的DDR1 ...
用SPARK基团替换策略重现深度学习DDR1抑制剂的发现
本文以DDR1抑制剂Ponatinib为起始化合物,用SPARK对其进行了基团替换计算实验。 ...
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