Tag Archives: 骨架跃迁

Alex等人的深度学习药物设计流程

用SPARK基团替换策略重现深度学习DDR1抑制剂的发现

本文以DDR1抑制剂Ponatinib为起始化合物,用SPARK对其进行了基团替换计算实验。结果表明,SPARK在不到10分钟的时间内完成了计算,不仅获得了Alex等人采用深度学习生成化合物1的甲基哌嗪衍生物,而且该类化合物被SPARK打分后排序靠前(排名第一)。这说明SPARK比起深度学习在使用上可以更加简单、直接地获得目标化合物。

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Duvelisib与PI3Kγ的相互作用

OpenEye案例 | 和记黄埔与强生发现、优化强效、高选择性PI3Kgamma/delta双重抑制剂

喹唑啉酮是选择性PI3K-gamma与delta抑制剂的公共片段,在本研究中作者开发了一种电子密度模型,用片段替换软件BROOD成功地识别出喹唑啉酮的新型替代物吡咯并三嗪酮。在分子对接的指导下,使用新的环状连接臂将该新型特异性片段与抑制剂的铰链结合区连接。进一步针对铰链区进行了SAR优化发现了候选化合物26,它是一种高效、选择性的PI3Kγ/PI3Kδ双重抑制剂,在临床前物种中具有有利的DMPK特性。

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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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SPARK DPP-IV CASE

用SPARK10.3创造具有自主知识产权的DPP-IV抑制剂

新发布的SPARKv10.3带来新的片段数据库和新的高级过滤功能可以用来控制结果的化学和物理化学性质的空间。在本案例中我们在一个二肽基二肽酶IV抑制剂( Dipeptidyl Peptidase IV, DPP-IV) 的搜索中应用这些新功能特性,您可以了解到如何用SPARK快速的生成新的DPP-IV抑制剂,并设计出各种性质良好的、具有自主知识产权的新化合物。

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SPARK

Spark

Spark能为您的项目产生具有结构多样性的全新化合物。它适于合成/药物化学以及计算化学科研人员使用。利用Cresset的场技术寻找分子中关键部分的生物等排替换,让您在新的化学空间中寻找到新的结构。它可优化您的先导化合物,改善知识产权定位;还用它来帮助您在保留活性并减少ADME与毒性问题的同时实现完全转变骨架。

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