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  • OpenEye先導化合物發現

    OpenEye先導化合物發現概述

    為了發現新的生物活性化學物質,快速高效地篩選候選分子的大數據庫,無論是真實的或是虛擬的,是許多藥物發現計劃的重要部分。 OpenEye為這個問題提供了一系列不同的解決方案。

    OpenEye Lead Discovery

    基于配體的方案

    • OEChem & GraphSim Toolkits
    • 基于圖形(2D)的分子2D相似性方法評估化合物的相似性,世界級的化學信息學方法計算,包括:指紋圖譜,子結構、SMARTS匹配等等。

    • ROCS
    • ROCS是基于形狀的疊合和打分的金標準。 在其標準的高通量模式下,ROCS執行快速、物理準確的分子疊合,以便對分析的大型分子數據庫進行高效的打分和排序。 ROCS一再被證明是在各種環境中發現鉛、先導化合物的有效解決方案。

    • FastROCS
    • FastROCS以2D方法的速度進行基于形狀的疊合和打分。 FastROCS采用GUP計算實現ROCS中非常成功的形狀匹配和打分技術。 FastROCS以ROCS大3個數量級以上的速度對分子進行疊合和打分,在幾秒內篩選數百萬化合物的數據庫。更重要的是,FastROCS現在能夠解決以前用形狀無法實現的任務,包括大規模數據庫聚類和數據庫搜索,其速度與更傳統的2D指紋方法相同。

    基于結構的方案

    • OEDocking
    • OEDocking提供了基于結構的潛在先導化合物發現工具。OEDocking中的HYBRID高效地將共晶配體的知識整合到結合模式預測和打分過程中。 因此,與其他方法相比,HYBRID的先導化合物發現性能得到顯著改善; 最近發表的研究表明,HYBRID在基于結構的先導化合物發現的標準測試中以其他地方無法比擬的速度產生了一流的性能。

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