- 도킹 크라이오-EM 구조와 같이 리간드의 밀도가 불확실한 경우, 동급 최고의 힘장을 사용하여 불확실성을 해소한다
- 명시적인 리간드 제약 조건 파일 없이도 품질과 통계적 신뢰도가 향상된 정교한 단백질 구조를 생성합니다.
구조 생물학이 다음 분야에 미치는 영향을 확대하기 위해 약물 설계
구조 생물학은 극저온 전자현미경(cryo-EM)의 발전, 알파폴드(AlphaFold)와 같은 딥러닝( 머신러닝 ) 기술, 그리고 새로운 계산 능력 덕분에 급속히 발전하고 있습니다. 이를 통해 새로운 질문들을 제기할 수 있게 되었으며, 달성 가능한 범위에 대한 새로운 기준이 마련되고 있습니다.
Schrödinger 구조 정제, 리간드 배치 및 결합 부위 분석을 위한 현대적인 전산 워크플로우를 주도하여, 구조 기반 설계를 위한 더 광범위한 단백질 표적을 발굴하고 있습니다.
계산적 구조 정제, 리간드 배치 및 결합 부위 분석을 위한 도구
계산 도구를 활용하여 리간드 결합 자세를 생성하고 검증한다
실험을 통해 규명한 구조를 활용하여 계산 모델을 구축하고 정교화하십시오
- 약물 설계 나 기전 평가를 위해 실험적으로 규명된 구조에 도킹 리간드를 신뢰성 있고 정확하게 적용합니다.
- 리간드 배치를 통해 미해결 측쇄 원자를 합리적으로 구축하기
- 저해상도 모델을 완전한 전원자 표현으로 변환하기 위해 보조 인자와 용매를 배치한다
중앙 집중식 구조 데이터 및 3D 시각화 플랫폼을 활용하여 화학자들과의 협업을 강화하십시오
- 대상 구조 저장, 검색 및 정리
- 전문 파이프라인을 활용하여 단백질 구조를 정렬하고 전처리한다
- 3D로 구조물을 확인하고, 중첩 표시하며, 평가하여 표적 선정을 추진합니다.
> LiveDesign
자신의 속도에 맞춰 고급 ‘ 분자모델링 ’ 도구를 배워보세요
생명과학
생명과학
생명과학
생명과학