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通过高效的计算机辅助设计与优先级排序加速 METTL3 抑制剂的发现
25.12.12
Flare™ AI助手最佳实践
25.12.12
Flare™ V11 正式发布:新增生成式 AI 工具、约束的蛋白质-蛋白质对接功能、分离计算模式以及众多其他增强功能
25.12.03
提升QSAR模型的性能——在Flare™中利用稳健的梯度提升机器学习模型应对描述符间的相关性问题
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用FieldTemplater预测ROS1抑制剂的生物活性构象
在缺乏靶标蛋白共晶结构信息的早期药物发现阶段,准确识别配体的生物活性构象对虚拟筛选与先导化合物优化至关重要。 ...
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
在缺乏靶标蛋白高分辨率晶体结构或已知生物活性构象的情况下,如何准确预测多个结构迥异但功能相似的小分子配体的生物活性构象( ...
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。 ...
原创文章
用场技术设计新型鞘氨醇激酶1(SK1)抑制剂
在缺乏蛋白-配体复合物结构的情况下,作者通过基于配体的方法FieldTemplater进行基于场的药效团分析以预测已知活 ...
Forge教程 | FieldTemplater搜寻药效团模型
FieldTemplater是药物设计软件Forge里生成场药效团模型的模块,它以几个活性化合物为输入条件产生药效团模型 ...
BLAZE案例 | 基于场的虚拟筛选与生物等排体替换发现和优化新型小分子HIV-1进入抑制剂
目前HIV治疗方案产生了大量耐药株和累积毒性,因此迫切需要发展抑制HIV-1复制的新型药物。 ...
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2025-12-16
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