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【视频】 采用AI驱动的药物设计(AIDD),加速化合物设计与ADMET筛选(英文)
2020-08-14
 

 

  【视频】

采用AI驱动的药物设计(AIDD),加速化合物设计与ADMET筛选(英文

 
2020年7月31日


视频概述

7月31日凡默谷云课堂《采用AI驱动的药物设计(AIDD),加速化合物设计与ADMET筛选》,由美国Simulations Plus高级首席科学家MichaelLawless和化学信息部总监David Miller主讲。

课程第一部分介绍了理化性质预测模块,包括pKa,化合物在水中和在模拟胃肠液中的溶解度,表征渗透性的预测参数,血浆蛋白结合率,表观分布容积等,并展示了如何预测化合物对应pKa在不同pH下的离子化形式和含量,如何快速预测BCS分类等。

第二部分介绍了代谢预测模块,包括化合物是哪些CYP酶,UGT酶,醛氧化酶的底物,抑制剂,并演示了如何预测代谢位点,代谢产物。

第三部分介绍了转运体模块,包括预测化合物是哪些转运体的底物或抑制剂,如P-gp,BCRP, OATP1B1/1B3, OCT1/2, OAT1/3, BSEP。

第四部分介绍了化合物设计模块Medchem Studio,包括通过骨架等方法进行聚类,选择悬崖分子对,R取代集团分析,SAR分析,化合物相似性筛选,产生衍生物库,通过结构转化规则产生批量新化合物。

 

   

讲解人

Michael Lawless,高级首席科学家,美国Simulations Plus

超过20年化学信息与计算化学从业经验,2011年加入美国Simulations Plus,从事AI驱动新药研发工具的开发与应用,并与全球多家制药企业合作不断完善产品。1988年在美国Arkansas大学取得物理化学博士学位。

David Miller,化学信息部总监,美国Simulations Plus

超过20年化学信息软件的编程、开发与应用经验,2005年加入美国Simulations Plus,带领团队开放了ADMET性质预测软件、药物设计软件等,根据全球制药企业、学术单位的反馈不断完善机器学习的方法。1993年于斯坦福大学取得学士学位,1997年在加州大学旧金山分校取得生物物理学博士学位。


   视频内容

   ADMET 性质预测

   化合物的快速设计

   AI驱动的药物设计AIDD算法简介与案例演示

   

视频(点击观看视频)

 

 

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