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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
25.09.13
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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FEP与3D-QSAR相结合的主动学习范式分析
本文用腾讯元宝(DeepSeek-R1)对《用3D-QSAR主动学习FEP对药物化学生物等排体进行优先级排序》一文的主动 ...
克服药物发现与开发的关键挑战——用AI技术预测ADMET
本文讨论了AI技术在预测药物ADMET特性中的应用与挑战。ADMET特性对药物成功至关重要,但准确预测困难重重。 ...
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
基于配体的方法预测PDE10A活性——高质量公开数据的预测性QSAR模型
用于苗头化合物与先导化合物的预测性3D定量构效关系(QSAR)方法在早期药物发现阶段非常有价值。 ...
在Flare™中用RDKit指纹与2D描述符建立QSAR模型
在本文中,我们演示了如何用Flare的QSAR建模功能,导入RDKit指纹与2D分子描述符用于机器学习方法SVM建立血脑 ...
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 ...
支持向量机——在深度学习时代仍然强大的QSAR模型
支持向量机 (SVM) 是在药物发现分子性质预测中最常用的机器学习方法之一。 ...
在Flare里创建血脑屏障透过性模型——自定义描述符扩展Forge QSAR建模功能
在本文中,我们演示了如何用即将发布的Flare V5增强的QSAR建模功能,使用Flare Python拓展包RDKit ...
JAK抑制剂的3D-QSAR研究
Forge可以用基于场的QSAR或机器学习方法来建立健壮、预测性的QSAR模型[1]。 ...
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