Autodesigner Schrodinger

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Autodesigner Schrodinger – AutoDesigner, ein De-Novo-Designalgorithmus zur schnellen Erforschung großer chemischer Räume zur Leitoptimierung: Anwendung auf das Design und die Synthese von Aminosäure-D-Oxidationsinhibitoren

Die Hauptoptimierungsphase eines Arzneimittelforschungsprogramms umfasst typischerweise das Design, die Synthese und die Analyse von Hunderten oder Tausenden von Verbindungen. Wenn geeignete Strukturinformationen verfügbar sind, wird die Designphase normalerweise unter Verwendung traditioneller medizinischer Chemie und/oder strukturbasierter Arzneimitteldesign-Ansätze (SBDD) durchgeführt. Zwei Haupteinschränkungen dieses Ansatzes sind (1) die Schwierigkeit, schnell leistungsstarke Moleküle zu entwerfen, die die Kriterien einer großen Anzahl von Designs erfüllen, oder das Problem der Multiparameteroptimierung (MPO), und (2) die relativ kleine Anzahl der untersuchten Moleküle im Hinblick auf große Dimensionen. chemischer Raum. Um diese Einschränkungen zu überwinden, haben wir AutoDesigner entwickelt, einen De-novo-Designalgorithmus.

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Schrödinger Transforming Drug Discovery With Gpu Powered Platform

Consorzio Cristallino – Große Herausforderungen bei kleinen Molekülen … Eine Brancheninitiative, die Ihnen hilft, Ihre Wirkstoffe zu verstehen.

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Ligand Designer demokratisiert den 3D-Designprozess, indem es Ihnen die taktische Kraft der medizinischen Chemie zur Verfügung stellt.

Paul Davie On Linkedin: Autodesigner, A De Novo Design Algorithm For Rapidly Exploring Large…

Wählen Sie ein Abenteuer mit Guide oder geführtem Modell, um Ihre Ideen zu bewerten. Durch die Einbeziehung gängiger Arbeitsabläufe in der medizinischen Chemie können Sie Ihre Ideen automatisch testen und eine Informationsüberflutung vermeiden.

Erstellen Sie 2D-Entwürfe und zeigen Sie Strukturen im Arbeitsbereich an; 2½ Siehe Abbildung der Einbandtasche mit grundlegenden Informationen in D; oder vollständig kontrolliertes 3D-Design.

Bewerten Sie die Auswirkungen von Ligandenänderungen ganz einfach, indem Sie komplexe Geometrien visualisieren und gleichzeitig das Rauschen unnötiger Informationen reduzieren, um die nächste Idee zu finden. Die Bedienelemente sind entsprechend Ihren Funktionen vorprogrammiert.

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Ligand Designer verwendet Glide-Docking, R-Gruppen-Bibliotheken oder automatisierte Ideen mit Pathfinder, Prime’s Macrocycle, BREED und WaterMap.

Hit To Lead & Lead Optimization

Verwenden Sie Wasserkarten, um den SAR zu optimieren, die Leistung zu erhöhen, die Selektivität anzupassen und die Entropie und Enthalpie des „Flüssigkeitsfelds“ zu berechnen.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Ligand Designer verwenden, um einen Molekültreffer mit einer Protein-Ligand-Wechselwirkung zu optimieren.

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Ligand Designer verwenden, um ein erfolgreiches Molekül mithilfe der geführten Leitoptimierung von WaterMap zu optimieren.

Docking-Leistung von Gleitprogrammen, bewertet anhand von Astex- und DUD-Datensätzen: der vollständige Satz von Glide SP-Ergebnissen und Ergebnissen, ausgewählt aus einer neuen Bewertungsfunktion, die WaterMap und Gleiten kombiniert.

Compounds Selected From The Mmp12 Sparse Array Design Along With Their…

Repasky, M.P.; Murphy, R.B.; Banks, J.L.; Greenwood, Jr.; Tubert-Brohman, I.; Bhat, S.; Friesner, R.A., S.B.; Trooast, D.M.; Abel, R.; Friesner, R.A.

Reaktionsbasierte Aufzählung, aktives Lernen und Berechnungen der freien Energie für die schnelle Erforschung des chemischen Raums des synthetischen Attraktors von Cyclin-abhängigen Kinase-2-Inhibitoren und Wirksamkeitsoptimierung.

Conze, K.; Bos, P.; Dahlgren, M.; Leswing, K.; Tubert-Brohman, I.; Bortolato, A.; Robbason, B.; Abel, R.; Bha, S. Die Identifizierung des besten Medikamentenkandidaten, eines neuartigen Moleküls, das wichtige physikalisch-chemische Eigenschaften optimiert und gleichzeitig die Wirksamkeit und Spezifität des Ziels beibehält, ist die ultimative Herausforderung für Programme zur Leitstrukturoptimierung.

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Die molekulare Designplattform von Schrödinger ermöglicht es Projektteams, bei Optimierungsherausforderungen einen vorhersageorientierten Ansatz anzuwenden und so den Pool an erforschbaren Molekülen durch hochgradig interaktive und umfassende Studien dramatisch zu erweitern.

Christopher Higgs On Linkedin: Come Join Our Team!

Entwurfszyklen. Teams investieren selbstbewusst Zeit und Energie in die Erforschung neuer, unbekannter und oft komplexerer Designs und schicken nur die Moleküle mit der besten Leistung zur Synthese.

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Entdecken Sie neue Festigkeitsfaktoren, indem Sie die Lage und das thermodynamische Potenzial von Hydratationsstellen an der Grenzfläche vorhersagen.

Erstellen Sie umfangreiche Dashboards, um alle Projektdaten oder einzelne Moleküle zu analysieren und schnell vielversprechende Designmöglichkeiten in wichtigen Immobilienbereichen zu identifizieren.

In diesem Webinar beleuchten wir Schlüsselmomente bei der Entdeckung der besten selektiven, allosterischen, pikomolaren Inhibitoren von TYK2.

Pdf) Fep Protocol Builder: Optimization Of Free Energy Perturbation Protocols Using Active Learning

In diesem Webinar beschreiben Wissenschaftler der Schrödinger-Therapiegruppe mehrere aktuelle Fallstudien, in denen De-novo-Designtechnologie es Teams ermöglichte, kritische Designherausforderungen zu meistern und Programme zu beschleunigen.

AutoDesigner, ein De-Novo-Designalgorithmus zur schnellen Erforschung großer chemischer Räume zur Leitoptimierung: Anwendung auf das Design und die Synthese von Inhibitoren der d-Aminosäureoxidation

Stellen Sie Workflows zur digitalen Materialerkennung mit einer umfassenden, intuitiven Plattform bereit, die auf physikbasierter molekularer Modellierung, maschinellem Lernen und Teamzusammenarbeit basiert. und Designmethoden (AutoDesigner) mit Methoden zur Bewertung der freien Energie (AutoDesigner) zur Optimierung der Wirksamkeit und Selektivität kleiner Moleküle. Jüngste Entwicklungen dieser Technologie haben sich über das R-Gruppen-Design hinaus auf die traditionelle Exploration ausgeweitet und ermöglichen einen breiteren Einsatz bei Bemühungen zur Identifizierung von Treffern im Frühstadium und zur Entdeckung von Reserveserien.

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Peter Bos ist leitender Wissenschaftler und Produktmanager für die Workflows AutoDesigner und De Novo Design. Bei Schrödinger liegt sein Schwerpunkt in der Forschung, Entwicklung und Optimierung automatisierter Composite-Design-Algorithmen. Führender Wissenschaftler, der molekulare Bibliotheken der aufgeführten Arzneimittel für interne und gemeinschaftliche Arzneimitteldesignprojekte entwirft und ausführt. Er erhielt seinen Doktortitel. der Professor. in synthetischer organischer Chemie an der Universität Groningen im Labor von Ben Feringa. Bevor er zu Schrödinger kam, arbeitete er als Postdoktorand an der Entwicklung synthetischer Methoden an der Boston University (Prof. John Porco und Prof. Corey Stephenson) und an der Columbia University (Prof. Brent Stockwell) in der Wirkstoffentdeckung an kleinen Molekülen.

Discovery Of A Novel Class Of D Amino Acid Oxidase Inhibitors Using The Schrödinger Computational Platform

Satesh Bhat, MD, CEO der Therapeutics Group, kam 2011 zu Schrödinger. Er ist verantwortlich für die Überwachung der computergestützten Chemiebemühungen der internen und gemeinschaftlichen Arzneimittelforschungsprogramme bei Schrödinger. Zuvor arbeitete Satesh sowohl für Merck als auch für Eli Lilly, wo er die Computerarbeit in mehreren Medikamentenforschungsprogrammen leitete. Er erhielt seinen Doktortitel. von der McGill University, entwickelte strukturbasierte Methoden zur Vorhersage freier Bindungsenergien. Satesh ist Mitautor zahlreicher Patente und Artikel und veröffentlicht weiterhin zu einem breiten Spektrum von Themen der Computerchemie.

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Zef Konst ist leitender Wissenschaftler der Schrödinger Therapeutics Group und als medizinischer Chemiker für die Umsetzung des Arzneimittelforschungsprojekts verantwortlich. Zef kam 2020 zu Schrödinger, nachdem er bei Novartis und Nurix Therapeutics gearbeitet hatte, wo er zu vier Wirkstoffen in der klinischen Entwicklung beitrug. Er erhielt seinen Doktortitel. Unter der Leitung von Professor VanderWaal Schrödinger von der University of California, Irvine, ist der De Novo Design Workflow ein vollständig integriertes, cloudbasiertes Designsystem zur Erforschung und Verfeinerung der chemischen Kosmologie im großen Maßstab. Ausgehend von einem erfolgreichen Molekül oder einer Reihe von Leitstrukturen kombiniert diese Technologie mehrere Strategien zur Zählung von Verbindungen mit einer fortschrittlichen Filterkaskade (AutoDesigner) und einer Bewertung der harten Energie mit Berechnung der freien Energie (Active Learning FEP+), um synthetische flexible Moleküle zu identifizieren, die die Schlüsselkriterien des Projekts erfüllen.

De Novo Design Workflow bietet eine Cloud-fähige Lösung mit der Flexibilität, Konfiguration und Speicherplatz an die spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung anzupassen.

Definieren Sie ein Ausgangsmolekül, einen zu untersuchenden Teil eines Moleküls, einen gewünschten physikalisch-chemischen Eigenschaftsbereich und zusätzliche Projektfilter in LiveDesign, einer webbasierten Unternehmensplattform für molekulares Design und Zusammenarbeit.

Fep+ Prospective Performance. Mean Unsigned Error = 0.71

Führen Sie mithilfe einer cloudbasierten mehrstufigen Enumerationsstrategie und einer erweiterten Filterkaskade basierend auf physikalischen Eigenschaften, FEP+, IP und Docking-Funktionen automatisch sequentielle Verbindungsgenerierungs- und Filterungsschritte im gewünschten chemischen Raum durch.

Mithilfe eines automatisierten, gut validierten Arbeitsablaufs, der ein maschinelles Lernmodell auf projektspezifischen FEP+-Daten trainiert, ermöglicht es die effiziente Verarbeitung von Millionen von Verbindungen mit hochpräzisen FEP+-Berechnungen.

Verfolgen Sie Kombinationen mit der höchsten Punktzahl und ermöglichen Sie LiveDesign für die Projektteambewertung, interaktive Optimierung und Priorisierung mithilfe von FEP+-trainierten Modellen für maschinelles Lernen.

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In einem kürzlich von der Schrödinger Therapeutics Group geleiteten MALT1-Wirkstoffforschungsprogramm hat der De Novo Design Workflow die Designbemühungen des Teams erweitert.

Hit To Lead Design Of Novel D Amino Acid Oxidase Inhibitors Using A Comprehensive Digital Chemistry Strategy

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten mit unserem Online-Kurs zur molekularen Modellierung. Diese Kurse zum Selbststudium decken ein breites Spektrum wissenschaftlicher Themen ab und beinhalten den Zugang zu Schrödinger-Software und -Support.

Erfahren Sie, wie Sie die Softwaretechnologie und Best Practices von Schrödinger für den Projekterfolg nutzen. Hier finden Sie Lernressourcen, Tutorials, Kurzanleitungen, Videos und mehr.

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