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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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Thompson sampling──高效的超大型按需合成库虚拟筛选方法
在过去五年中,虚拟筛选超大型按需合成库已成为药物发现项目中识别苗头化合物的强大工具。 ...
原创文章
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
Deep Docking——一个增强的基于结构药物发现深度学习平台
药物发现是一个严谨的过程,需要数十亿美元的投资和数十年的研究才能将分子从实验室带到病床边。 ...
原创文章
ORION云计算——OEDocking与ROCS超高通量虚拟筛选计算服务
ORION是OpenEye基于AWS的云计算计算,部署了OpenEye的全部软件工具并整合多种开源软件。 ...
OEDocking——信息用的越多,虚拟筛选性能越好
本文用DUDE+数据集对OEDocking使用单一apo结构的FRED分子对接、单一holo结构的HYBRID分子对接( ...
用多个蛋白信息来提高用单一蛋白结构分子对接虚拟筛选的性能
本文以PDE5A数据集为例,比较了使用单一apo结构的FRED分子对接虚拟筛选与使用多个holo结构的HYBRID分子对 ...
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。 ...
用常规分子对接进行共价抑制剂的虚拟筛选
本文演示了如何用受体立体碰撞消除(SCAR)法进行共价抑制剂的分子对接虚拟筛选:将常规分子对接虚拟筛选与Ligandsc ...
OpenEye案例 | 用FreeForm改善MM/PBSA计算结合自由能
在本研究中,作者用MM/PBSA方法预测配体的EcR结合活性。 ...
分子对接教程–用FRED进行虚拟筛选
FRED是OpenEye OEDocking软件包的一个分子对接程序,它将化合物数据库对接到一个受体口袋里进行结合模式预 ...
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