Tag Archives: Forge

Field QSAR

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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药效团识别流程

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。

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Training

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。

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QSAR model repeat

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。

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