先导化合物筛选专题干货总结

最新推荐文章于 2025-07-29 15:54:48 发布
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本文总结了新药先导化合物筛选的关键技术，包括策略制定、数据库构建与类药性评估、受体及配体药效团建模以及组合筛选方法。深入探讨了这些专业技术在新药研发中的应用。

新药先导筛选策略、数据库构建和类药性筛选、基于受体及配体的药效团建模、组合筛选等专业技术

新药先导筛选新策略
  1. 运用组合筛选全新方法发现新药先导化合物

1.1 基于药效团的虚拟筛选方法

1.2 基于分子对接的虚拟筛选方法

1.3 组合筛选的基本原理

1.4 组合筛选全新方法-用于先导化合物的快速发现

数据库构建和类药性筛选
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Angus_1
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虚拟筛选-分子对接
qq_34186880的博客
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虚拟筛选-分子对接 我的讲解会从以下几个方面展开。 1、什么是分子对接。 2、分子对接的用途。 3、分子对接的原理和类别。 4、最后也是最重要的一点，分子对接的流程。 什么是分子对接 维基百科中文版给出的解释是，分子对接是分子模拟的重要方法之一。其本质是两个或多个分子之间的识别过程，其过程涉及分子之间的空间匹配和能量匹配。分子对接方法，在药物设计、材料设计等领域有广泛的应用。 读完这一段，我们了解到的是分子对接，是一个计算机模拟，模拟的是分子之间的识别过程。涉及到分子之间的空间形状互补和能量匹配。 维基
CADD计算机辅助药物设计+先导化合物筛选+薛定谔专题+分子动力学模拟
Waitingyx的博客
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计算机辅助药物设计是通过计算机模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法；近年来，计算机辅助药物设计已经取得一定成就，特别是在新冠肺炎爆发后，很多研究机构和企业采用计算机辅助药物设计方法辅助进行了很多研究工作。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过同源建模方法发布了新冠病毒的三维结构，通过药物靶标预测、筛选出针对新型冠状病毒的药物，通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染，为治疗新冠提供了新机理和新思路。应新老客户的培训需求，北京软研国际信
AI药物设计与新药先导化合物筛选
qq_37352083的博客
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过去几年里，以人工智能为代表的新技术的引入，通过利用自然语言处理、深度学习、机器学习和图像识别等对传统的计算机辅助药物设计带来显著的效率提升，并极大地增加了研发成功的可能性。但是AI药物研发也面临着急需要解决的问题，AI药物研发兼具信息科技和医药双重属性，需要AI的人才也需要懂药物研发的人才，需要培养一批具备交叉学科的复合型人才队伍。 计算机辅助药物设计是通过计算机模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法；近年来，计算机辅助药物设计已经取得一定成就，特别是在新冠肺炎爆发后
如何评价化合物的类药性？
weixin_40551464的博客
09-30 2626
1、Lipinski’s Rule of Five（Ro5）：Lipinski’s Rule of Five 是一种广泛使用的准则，是评估类药性或确定具有某种药理或生物活性的化合物是否具有使其成为口服活性药物的化学特性和物理特性的经验法则。测量化合物的类药性是药物发现和开发过程中的一个重要步骤，目的是评估一个分子是否具有作为潜在药物进行进一步开发的特性。类药性是一个复杂的概念，需要考虑各种分子和物理化学特性。7、基于片段的方法： 基于片段的药物设计方法是将化合物分解成较小的片段，然后评估这些片段的类药性。
MCE DEL库干货分享 — DEL 合成与筛选（附案例）
mmmm12134的博客
07-29 675
DEL 库的筛选策略基本流程是将 DEL 库与靶标进行孵育后，基于小分子-蛋白质的亲和结合作用力，经过不同的洗脱方式，除去非结合小分子，实现具有高亲和力的小分子配体的高倍富集，结合 PCR 扩增与下一代测序的技术，可根据小分子的 DNA 标签实现化合物信息的解码。DNA 编码化合物库（DNA Encoded Chemical Library，DEL）技术作为新颖、强大的苗头化合物发现引擎，可快速从几千万至数十亿分子中，遴选出结构新颖、具有潜在成药性的化合物，大大缩短药物研究周期，降低研发成本。
干货分享 | 谈谈天然产物的改构策略 | MedChemExpress (MCE)
mmmm12134的博客
06-27 1148
在基于 50,000种低分子量 (LMW) 杂环化合物库寻找 DYRK1A 抑制剂时，研究人员筛选出 Leucettamine B 是一个苗头分子，保留该天然产物核心骨架，如图 5，基于3类反应合成了超过 670 个 Leucettinibs 系列化合物，最终基于多维参数评估，如合成难度，化学和代谢稳定性，活性，选择性以及口服生物利用度，多种药理学性质以及体内和体外安全性，最终选择 Leucettinib-21 进入临床。(B) Leucettinib-21(4) 与DYRK1A 结合的氨基酸。
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10月9日，2024年诺贝尔化学奖花落蛋白质结构预测和设计领域使用AI技术的科学家——David Baker、Demis Hassabis 和 John Jumper。这三位科学家因在蛋白质结构预测和设计方面做出的卓越贡献而获奖。其中，David Baker因在计算蛋白质设计方面的工作获得一半的奖项，而另一半由 Demis Hassabis 和 John Jumper 共同获得，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。本书着重介绍人工智能技术在医药研发领域的应用。
重磅！达摩院发布2021十大科技趋势
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基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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