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          StarDrop系列講座:探索小分子藥物設計的前沿應用

          瀏覽次數:1912 發布日期:2024-11-27  來源:本站 本站原創,轉載請注明出處

          隨著計算模擬技術和人工智能算法的迅速發展,藥物研發領域正在經歷一場革命。從初期的高通量篩選到分子優化再到后期的代謝預測,計算工具在加速研發進程、降低實驗成本方面的作用變得舉足輕重。

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          StarDrop作為藥物設計領域的先鋒平臺,將復雜的算法與友好的用戶界面結合,賦能藥物研究人員高效應對小分子藥物設計中的諸多挑戰。

          本次StarDrop 2024冬季在線系列講座將圍繞分子篩選、代謝模擬和骨架躍遷三大主題展開,深入探討如何將最前沿的技術融入您的日常藥物研究工作中。系列講座將聚焦StarDrop的三大前沿功能模塊,通過功能解析、軟件演示和實際案例,展現其在藥物發現與優化中的獨特應用。

          第一講:深入剖析eSim3D形狀相似性篩選模塊

          12月12日(周四)19:00-20:00

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          第一場講座將深入剖析eSim3D形狀相似性篩選模塊。這一技術是基于分子3D形狀和分子場的相似性,不僅具備與傳統docking方法相媲美的精度,還具備桌面級軟件的高效資源利用率和篩選速度。

          講座將展示如何快速識別高結合潛力的候選藥物分子,為您的篩選流程注入強勁動力。

          掃描下方二維碼預約第一講講座

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          第二講:帶您進入藥物代謝預測的世界

          12月19日(周四)19:00-20:00

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          第二場講座將帶您進入藥物代謝預測的世界。藥物的代謝穩定性是影響其安全性和有效性的關鍵因素,而代謝問題也是導致臨床失敗的重要原因之一。

          我們將通過實際案例展示StarDrop的代謝預測功能如何幫助識別潛在代謝風險,優化候選分子的代謝路徑,甚至預測人體代謝產物,為實驗設計提供強有力的理論依據。這一模塊為研究人員規避高昂的研發成本與臨床風險提供了不可或缺的支持。

          掃描下方二維碼預約第二講講座

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          第三講:聚焦AI驅動的骨架躍遷與分子優化

          12月26日(周四)19:00-20:00

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          第三場講座將聚焦AI驅動的骨架躍遷與分子優化。人工智能的引入為藥物設計提供了全新的可能性,通過快速生成分子骨架替換建議并優化目標分子性能,StarDrop的Nova和Inspyra模塊展示了其在結構創新與多參數優化上的強大能力。

          通過真實案例,您將了解到如何利用AI輔助設計工具,發掘隱藏在數據背后的潛在結構—活性關系,快速生成候選分子庫,并指導后續分子修飾和結構優化。

          掃描下方二維碼預約第三講講座

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          Card View卡片瀏覽功能

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          此外,整個系列講座還將特別展示StarDrop獨具特色的Card View卡片瀏覽功能。這一強大的數據可視化功能通過直觀的方式幫助用戶更好地理解分子數據間的復雜關系,優化決策流程。Card View能夠將數據與分子結構緊密結合,幫助您最大程度地挖掘StarDrop的潛能。

          無論您是專注于藥物研發的工業科學家,還是致力于藥物研究的學術專家,本次講座都將為您提供不可錯過的學習機會。從計算模擬到人工智能驅動,StarDrop將指導您走向藥物研發的未來之路。

          相關公司:上海康昱盛信息科技有限公司
          聯系電話:021-54975000
          E-mail:marketing@cloudscientific.com


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