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FEP与3D-QSAR相结合的主动学习范式分析
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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
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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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视频回放 |攻克不可成药靶点——隐秘口袋识别与排序的高精度方法
本此视频中,以KRASG12D为概念验证案例,证明该方法可准确预测已知隐秘口袋(包括隐匿数十年的Switch-II口袋) ...
使用增强采样沿着正则模坐标来探索隐秘口袋——KRAS
G12D
案例研究
隐秘口袋的识别为开辟新的治疗机遇提供了可能——这类结合位点在靶蛋白的静态未结合配体蛋白构象(apo structur ...
Flare™中的动力学——当模拟带电配体时离子强度的重要性
设置盐浓度以使得结合测定的实验条件与分子动力学(MD)或自由能微扰(FEP)模型相匹配,可以显著提高模拟的准确性,特别是 ...
Flare™中的分子动力学——模拟膜蛋白和监测稳定性
膜蛋白是一种难以初始化和建模的生物学体系。 ...
用分子动力学模拟生成蛋白构象系综以用于生物学更加合理的分子对接实验
在本月初的网络研讨会上,我们展示了Flare中的分子动力学模拟和对接如何作为一种先进的研究技术而协同工作。 ...
用Pyflare来简化苗头化合物的识别
Pyflare是一个专用的python二进制文件,可以从命令行python脚本中访问Flare的全部功能。 ...
Flare™V6.1发布——新特性和科学使得快速探索、分析先导化合物和配体系列、高效交流项目结果成为可能
本文介绍了Flare V6.1版本中新增与增强的部分功能。 ...
Flare V6发布——新特性、新功能与改进
本文介绍了Flare V6增强的功能和新特性,包括增强的可视化功能、基于反应的组合库枚举、量子力学 (QM)计算、结合口 ...
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