QSAR Models
本文总结了Forge的QSAR建模的方法：定量与定性的方法。其中定量的方法包括：Field QSAR，机器学习方法；定性方法包括：Activity Atlas与Activity Miner。Field QSAR、Activity Atlas与Activity Miner可以建立解释性模型，用于指导分子设计；而机器学习方法仅是预测模型、不能指导分子设计。此外，机器学习模型不仅可以用来建立回归预测模型，还可以采用分级数据建立分类预测模型。
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FieldTemplater
FieldTemplater药效团识别的假设是：两个分子以相似的结合模式（相互作用方式）结合到蛋白的同一个结合位点，因此化合物应该有高度相似的场点模式。FieldTemplater因此遍历一组配体的构象空间、并识别其公共场模式。多个结构多样化合物的场模式很可能就解释了这些化合物与靶标的结合模式。
Activity Atlas
Activity Atlas是Forge的一个模块，是一种将一系列化合物的SAR总结为可视的3D模型的方法，该模型可用于指导新分子的设计。Activity Atlas对于那些没有足够数据建立传统3D-QSAR的项目团队特别有用。
如何计算带电分子周围的静电环境
我们经常被问到的一个问题是：”你如何处理带电分子？” 这与小分子非常相关，但在另一个常问问题中变得至关重要：”你能把场放到蛋白质上吗？” 本文我们详细介绍了处理带电小分子的方法和原理。
Cresset应用案例第三期–使用分子场点合理解释缩胆囊素2受体多样性拮抗剂的活性
Cresset应用案例第三期 使用分子场点合理解释缩胆囊素2受体多样性拮抗剂的活性 一、文献来源 Caroli […]
广州12月29日药物设计培训班圆满闭幕
《骨架跃迁、侧链替换与3D-QSAR》由广州市墨灵格信息科技有限公司与广州集采生物科技有限公司共同举办，围绕药物设计中的骨架跃迁、侧链替换与3D QSAR等重方面进行了详细介绍与实践演练。《骨架跃迁与侧链替换》课程讲解了生物等排体、避开专利保护、改善ADME性质等药物设计中的重要方面，本课程让学员们掌握如何通过骨架跃迁和侧链替换方法实现Me-too、Me-Better药物设计技术。《3D-QSAR》课程使用Forge软件进行实际操作，让学员们亲身体验药物设计的便利与挑战。
3D-QSAR也可以很酷
本文介绍了Forge进行3D-QSAR的基本原理与优势。总的来说，Forge集成了活性构象建模，分子叠合，3D-QSAR建模（PLS）一整套流程。这个流程基本可以自动执行，您不必再花几周、几个月时间去试各种叠合，现在几分钟就可以完成传统3D-QSAR枯燥的工作。
