首页 › 文章标签 "QSAR"
Flare™V7.0发布——增强的分子对接、更好的QSAR建模与更精确的FEP与MD结果

Flare™V7.0发布——增强的分子对接、更好的QSAR建模与更精确的FEP与MD结果

Flare是Cresset基于配体和基于结构的建模平台，本文介绍了最新版本V7全新的、增强的科学和方法，包括用大正则非平…
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

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。新增并增强了的科学功能和方法包括R-基团分析(RGA)、Hit…
Flare V6.1——计算化学先睹为快

Flare V6.1——计算化学先睹为快

Flare V6是我们基于配体和基于结构的药物设计平台。本次先睹为快介绍了即将发布的Flare™中几个计算化学相关的新功…
Flare V6发布——新特性、新功能与改进

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——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。近年来，深度学习（DL）方法在药物发现中越来…
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…
用静电互补性快速、高效地优化配体-蛋白复合物的结合与选择性

用静电互补性快速、高效地优化配体-蛋白复合物的结合与选择性

小分子与其受体之间的静电相互作用对于分子识别是必不可少的。理想情况下，蛋白-配体的静电势应最大化其互补性，同时最大限度地…
Forge教程 | kNN QSAR模型的建立及新化合物的活性预测

Forge教程 | kNN QSAR模型的建立及新化合物的活性预测

kNN方法是一种著名、健壮的距离学习方法，当传统的2D与3D-QSAR方法建立不出QSAR模型时采用kNN QSAR模型…
Forge教程 | 3D-QSAR建模

Forge教程 | 3D-QSAR建模

本教程以COX-2抑制剂为例，演示了如何用Forge建立3D-QSAR模型的流程：1）导入参比化合物；2）导入训练集化合…

关注我们 么么哒！

最新文章

热门标签

高斯骨质疏松骨架跃迁靶点预测靶标预测非经典相互作用非极性分子静电相似性静电势静电互补性静电隧道阿斯利康闭壳层键解离能

友情链接

大家都在搜

微信公众号

微信公众号