下载我们的免费白皮书,了解更多可以使用我们的工具和方法解决的科学挑战。

每篇白皮书提供了方法的细节,结果和应用化学信息学方法的讨论,以应对药物发现和开发中的一系列挑战。

超大规模的GOLD对接云资源

CSD-Discovery

在这份白皮书中,我们展示了GOLD对接软件如何使用商业可用的云解决方案,在超高吞吐量规模下以低成本执行虚拟筛选研究。18新利官网备用

你将学习:

  • 如何在标准云计算环境上运行超大型GOLD对接项目。
  • 用于执行虚拟屏幕的方法和云环境。
  • 在这项工作中进行的1.26亿配体的时间和成本。

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制药和精细化学品固体形态信息学

CSD-Materials

在制药、农用化学品和分子材料的开发中,充分理解固体形式是很重要的,包括理解多态性、稳定性、溶解性等风险。本白皮书应用Healthcheck方法,使用信息学全面理解固体材料。

你将学习:

  • 可能发生的潜在伤害,因为在你的固体形式知识中未解决的差距。
  • 如何管理这些风险,提高稳定性。
  • 为什么以及如何在固体表单开发中实施Healthcheck方法。

在这里下载

CSD-CrossMiner:一个成功的现代药物发现的多功能药效基因查询工具

CSD-Discovery

CSD-CrossMiner是一种高度通用的基于药效团的工具,可用于从结构数据中提取知识。在这里,它被应用于回顾性研究诺华的一种药物,并询问交叉靶效应是否可以提前预测。

你将学习:

  • 如何挖掘蛋白质和小分子结构的模式
  • 如何发现新的化学物质-通过生物等位置换或支架跳跃
  • 如何创建定制脚本来回答特定的研究问题

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从晶体结构到病人

CSD-Materials

Matwall是一个将材料特性、工艺开发和商业生产技术转移联系起来的框架,以确保对固体形态的理解贯穿于药物开发过程。这里我们展示了如何创建和使用Matwall在药物开发期间分享知识。

你将学习:

  • 如何建立和使用Matwall在你的团队中分享知识
  • 它如何指导药物开发,实现有效的风险识别和管理;
  • Matwall的每一层对应于开发过程的不同阶段。

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以材料信息学推动MOFs研发

金属有机骨架结构

金属有机骨架(MOFs)对科学家提出了独特的挑战。随着这一领域的不断发展,材料信息学越来越多地用于集中努力和生成预测。

在这个快速的PDF指南中,您将了解:

  • 挑战:使用MOF和MOF结构数据的独特困难
  • 策略:如何将信息学应用于开发和利用MOFs
  • 案例研究:总结了文献中的两个例子

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