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Flare™ V12 发布：FEP 计算与基于结构的方法显著改进

Flare™ V12 发布：FEP 计算与基于结构的方法显著改进

Flare V12 正式发布，专注于提升计算药物发现中自由能微扰（FEP）方法的效率、准确性与适用范围。 ...

合成与测试前的预测——TYK2的苗头化合物发现与优先级排序工作流

合成与测试前的预测——TYK2的苗头化合物发现与优先级排序工作流

虚拟筛选往往产生大量苗头化合物，如何从中高效识别出有研究价值的分子是药物发现早期阶段的关键挑战。 ...

静态结构的陷阱与水热力学的启示——ATX 抑制剂 GLPG1690 先导化合物优化回溯性研究

静态结构的陷阱与水热力学的启示——ATX 抑制剂 GLPG1690 先导化合物优化回溯性研究

自分泌运动因子 (ATX) 抑制剂 GLPG1690 的临床开发虽终止，但其先导化合物优化过程具有重要的方法学借鉴意义。 ...

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

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

Flare V11 发布，显著提升计算药物发现效率与精度。 ...

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

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

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 ...

在Flare里使用TxGemma预测化合物的性质

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

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。 ...

在线会议 | 使用Flare™ V10中的新功能来帮助识别对您的项目有意义的分子

在线会议 | 使用Flare™ V10中的新功能来帮助识别对您的项目有意义的分子

本次会议将介绍Flare V10的一些新功能，包括：新的定量构效关系（QSAR）方法、蛋白质-配体相互作用指纹（PLIF ...

AI助手增强Flare™计算化学能力

AI助手增强Flare™计算化学能力

在计算化学和药物发现这个快节奏的世界中，效率和易用性是关键。 ...