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化学信息学/计算化学

成都先导部署了一系列商业和开源的化学信息学工具来支持数据驱动的项目决策。作为领先的先导化合物发现平台,我们建立了一系列功能版块来支持DNA编码化合物库构建和筛选,包括分子骨架和试剂片段的选择,库化合物的设计、库合成、库选择以及富集化合物的挑选和先导化合物的优化工作。


  • 完善的化学信息学工作流程,可进行数据驱动的骨架和片段的选择

  • 各种化学信息学多样性和类药性表征手段,例如理化性质计算,指纹聚类和多样性分析,用以现有库化学和新设计的化合物库的空间的覆盖度以及类药性评估 

  • 超大型库(>〜1012)的结构枚举和存储、子结构和相似性结构检索以及类药性评估

  • 结合人工智能技术和库合成和筛选中的实验信息,提高DEL找到活性化合物的命中率

  • 数据和结构驱动的DNA编码化合物中的富集特征识别和后续重合成化合物的推荐

  • 利用DEL筛选数据训练QSAR模型,预测DEL化学空间以外的化合物的结合力或活性


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