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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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虚拟筛选——从CB1结合剂中筛选出对CB2具有选择性的先导化合物
通过将基于结构的计算方法、结构生物学和化学知识与基于配体的计算方法相结合,可以优化虚拟筛选的起点,识别可能具有改善的受体 ...
从肽到小分子——分而治之策略重现NNMT抑制剂的设计
本文以田野义小分子NNMT抑制剂的发现为例,联合使用Flare与Spark采用分而治之的策略重现了田野义从肽到小分子的发 ...
识别抗肺结核的新型抑制剂——用活性位点生成InhA还原酶抑制剂的新设计
基于片段的药物发现是一个不断发展的研究领域,将苗头化合物转化为先导分子是其独特的挑战。 ...
超越相似性的设计——使用活性位点为您的项目生成新设计
在本次在线会议中,我们将演示如何使用 Spark docking来寻找可与活性位点发生相互作用的片段。 ...
优化SPARK中的对接路径——在结合位点里直接计算配体-蛋白相互作用来发现新的结果
用经典的分子对接方法对每个新片段组合的新产物分子进行对接打分将是非常慢而不能用于分子生长。 ...
KRAS抑制剂MRTX849骨架跃迁引入新的相互作用
本文详述了如何以MTRX849系列化合物为起始分子,以docking为打分函数,用Spark虚拟筛选VeryCommon ...
从活性位点里发现新的蛋白-配体相互作用
1H-吲唑-3-甲酰胺类化合物1是全新的ATP-竞争性GSK-3β抑制剂,它具有良好的激酶选择性、PK特性和药效,但其h ...
SPARK V10.6发布:新增分子对接功能与改进搜索算法
Spark V10.6是骨架跃迁和生物等排体替换工具SPARK的最新版。 ...
网络研讨会 | 用SPARK帮你突破现有技术设计的限制(附视频回放)
本视频演示了如何用SPARK进行骨架跃迁与分子生长以突破现有技术或知识产权的限制、获得具有独立知识产权的新化合物。 ...
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