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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
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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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基于结构药物设计中的静电互补性
在基于结构的药物发现中,静电互补性的优化是提高分子对特定蛋白靶标亲和力的重要策略。 ...
SHP2别构抑制剂TNO155发现过程回顾与基于结构的SAR分析
NO155是诺华开发的First-In-Class选择性、可口服的SHP2别构抑制剂,具有理想的成药性值,是首个进入临床 ...
选择性JAK3抑制剂PF-06651600的设计
大量致力于JAK激酶抑制剂的发现工作最终将几种化合物推进到临床开发并有两个被FDA批准。 ...
LigandScout案例 | 基于结构的虚拟筛选发现全新DNA促旋酶抑制剂
细菌DNA促旋酶是一种新型抗菌药的靶标,为了发现全新的抑制剂,作者采用了两步设计策略:(1)使用LigandScout分 ...
LigandScout案例 | 基于结构的虚拟筛选发现新的碳酸酐酶VII型抑制剂
哺乳动物碳酸酐酶hCA VII主要表达于大脑并与多个神经生理与疾病相关,其选择性抑制剂可用于治疗癫痫和神经性疼痛。 ...
蛋白结构的检查与准备
从PDB数据库下载的蛋白结构并不完美,正确准备与否影响了分子对接的结果。 ...
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 ...
ligandscout教程–基于结构的药效团识别
Ligandscout是专业的药效团建模与虚拟筛选工具,其特性之一是基于结构的药效团识别:仅需输入复合物结构的PDB四字 ...
LigandScout教程–VINA分子对接
Ligandscout是非常专业、易用的药物设计平台, 除了药效团建模与虚拟筛选外,还整合了分子对接软件AutoDock ...
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