机器学习与计算化学方法在小分子药物筛选与开发中的应用实践

来源 :2019中国化学会第十五届全国计算(机)化学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xingyuan77

【摘要】

：

The discovery and development of a new drug is a long journey,with lots of challenges.On the other hand,recently AI technologies have made tremendous progress and have been applied to various industri

【作者】

：

赖力鹏

【机构】

：

深圳晶泰科技有限公司,广东,518109

【出处】

：

2019中国化学会第十五届全国计算(机)化学学术会议

【发表日期】

：

2019年3期

【关键词】

：

药物筛选结构优化机器学习云计算分子库构建

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

EAT-Score:A New Strategy to Improve Docking-based Virtual Screening by Integrating Multiple Energy A

Virtual screening(VS)is an efficient and fast method for discovering novel hit compounds in drug discovery,especially the docking-based VS.

会议

screening powerVSdockingXGBoost

Structure-Activity Relationships Study of PARP-1 Inhibitors

Poly-ADP-ribose polymerase 1(PARP-1)is the highest content isoform of PARPs and the inhibition of PARP-1 is considered a promising anticancer strategy.

会议

PARP-1 inhibitorsrandom forest (RF)support vector machine (SVM)classification

基于13C-NMR和元素分析数据的木质素分子模型构建工具

木质素是木质纤维素原料的三大组成成分之一，是自然界中唯一能提供可再生芳基化合物的资源，其应用前景非常广阔。利用反应分子动力学模拟的方法研究木质素热解的反应机理对木质素的高效利用具有重要意义，而木质素的模型构建是其中的关键一步。

会议

木质素模型构建元素分析13C-NMR

Scopy:药物开发早期的化合物过滤器

药物开发是一个复杂，耗时耗力且昂贵的过程，主要包括靶点确证、分析开发、筛选以及发现先导化合物等步骤。在药物发现过程的各种技术中，基于已知配体结构或受体结构的虚拟筛选成为一种常用的方法。

会议

化合物过滤虚拟筛选毒性子结构类药规则

GPR91与激动剂和抑制剂的作用模式及其激活机制研究

GPR91 受体与非酒精性脂肪性肝炎的肝纤维化过程密切相关，是一个潜在的药物治疗靶点。本研究旨在通过计算机辅助药物设计手段研究GPR91 受体与其激动剂琥珀酸和抑制剂7e 之间的结合模式，阐明其中关键的氨基酸残基，并探究受体激活的相关机制，为进一步的抗非酒精性脂肪性肝炎药物研发提供理论依据。

会议

非酒精性脂肪性肝炎GPR91同源模建分子对接分子动力学模拟

卤键本质与特征的计算化学研究

卤键是一种被广泛应用于多个领域的非共价相互作用。根据IUPAC的定义1,卤键是指含卤分子实体中,卤原子的亲电区域,与同一或另一分子实体中亲核区域的净吸引作用。

会议

卤键σ-hole量子化学能量分解弱相互作用

体内外基因表达数据一致性的提高策略

体内实验(in vivo)和体外实验(in vitro)是药物作用，生命过程，和毒理分析等研究的两大主要手段。近年来，毒理基因组学作为一个强大的毒理学研究工具，也产生了大量体内和体外实验相关数据。

会议

毒理基因组学非负矩阵分解基因表达生物信息学IVIVE

Structure-Based Drug Design(SBDD)in Shanghai Hengrui

In the past thirty years,SBDD has made very important impact to drug discovery.At Hengrui,SBDD is used routinely for our drug discovery programs whenever possible.

会议

SBDDDrug DiscoveryComputational technologies

机器学习算法用于化合物生物活性的预测及抑制剂骨架结构的分类研究

机器学习算法是重要的数据挖掘的方法，可用于预测抑制剂的生物活性，并对化合物库进行虚拟筛选，找到潜在的活性化合物；机器学习算法还可用于抑制剂骨架结构的分类研究，用于研究高活性化合物的结构特征。

会议

机器学习算法自组织神经网络支持向量机K均值极光激酶A抑制剂

化学计量学辅助HPLC-DAD用于测定6种肾病综合征联合用药的血药浓度

由多种原因引起的肾病综合征(NS)，是以肾小球基膜通透性增加伴随肾小球滤过率降低为主的常见的临床综合征，其常规治疗方法为免疫抑制剂与糖皮质激素联合使用，可治疗多种不同病理类型的肾病综合征。

会议

肾病综合征高效液相色谱串联二极管阵列检测器二阶校正交替三线性分解算法

机器学习与计算化学方法在小分子药物筛选与开发中的应用实践

其他学术论文