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- 2024年6月25日
针对复杂系统，利用全自动、基于机器学习（ML） 的工作流加速FEP+ 模型优化 的开发
FEP+ 这是一种在药物发现领域中非常强大的预测技术——其应用范围涵盖从苗头化合物 药物发现到先导化合物 优化 。部署FEP+ 的关键第一步，是对目标蛋白质-配体体系的模型进行验证和优化。
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- 2024年6月18日
Schrödinger 数字药物研发研讨会：迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革——第11届
本文将介绍利用先进的结构基工具的案例，包括生成强构象集合的能力、用于预测与受体相互作用的新对接工作流程，以及在肽类药物开发中对特性空间进行精细调整的增强功能等。
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生命科学
- 2024年3月28日
Schrödinger 数字药物研发研讨会：迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革
本文将介绍一种基于AI/机器学习的主动学习技术，并结合Absolute Binding FEP+的全新虚拟筛选方法，以及最新的药物研发案例。
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- 2024年5月21日
LiveDesign 针对生物制品：借助集中化、协作式信息学平台，优化并加速生物制剂发现 流程
在本期网络研讨会中，我们将深入探讨LiveDesign ——Schrödinger推出的协作型企业信息学平台。
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- 2024年4月25日
《PyMOL 3》简介：通过3D分子可视化和视频制作，让您的生物化学栩栩如生
借助PyMOL 3，我们将分子可视化提升至全新高度——助力科学家、教育工作者、市场营销人员和传播者将科学生动地呈现出来。
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- 2024年3月19日
Schrödinger 数字药物研发研讨会：超越小分子结合的自由能计算：预测抗体 亲和力 、pH 传感、受体功能响应等
在本演讲中，我们将介绍通过FEP+方法的最新扩展，成功实现小分子结合以外的高附加值应用的案例。
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- 2023年12月20日
中文网络研讨会：薛定谔中文讲座：DLK在计算机辅助药物设计中的案例研究，网络讲座录像——利用计算机辅助发现用于治疗神经退行性疾病的高效、高选择性且能穿透血脑屏障的DLK抑制剂
双亮氨酸链激酶（DLK）（又名MAP3K12）是混合谱系激酶（MLK）家族的成员，它包含一个N端激酶结构域，其后紧跟着两个亮氨酸链结构域以及一个富含丝氨酸/丝氨酸/脯氨酸的C端结构域。它主要在神经元中表达，特别是在神经元的突触末梢和轴突中
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- 2023年12月7日
借助计算机辅助药物设计发现的KAI-11101：一种用于治疗神经退行性疾病的强效、选择性且能穿透血脑屏障的DLK抑制剂
在本期网络研讨会中，我们将详细介绍由Schrödinger 治疗学组牵头开展的项目，该项目旨在发现一种新型、高效、选择性强且能穿透血脑屏障的DLK抑制剂（KAI-11101）。
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生命科学
- 2026年10月22日
利用化学空间 进行深入探索，以发现针对特定突变的EGFR抑制剂
在本场网络研讨会中，Schrödinger的药物化学家和计算化学家将展示他们如何通过将业界领先的自由能微扰 技术（FEP+ ）与从头设计 工作流程相结合，有效探索新型化学空间 并鉴定可逆抑制剂骨架，从而攻克EGFR三联突变难题。
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材料科学
- 2026年9月23日
Bunsen：经验证的科学工作流与自主人工智能的结合
请与Schrödinger 首席技术官帕特·洛顿（Pat Lorton）一起了解Bunsen。帕特将分享Bunsen如何帮助研究人员在无需面对命令行操作的困扰或手动配置的情况下，设置、运行和排查多阶段工作流中的问题。
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- 2026年9月10日
基于结构的药物设计和毒理学研究是否已准备好应用于离子通道和转运蛋白？
在本场网络研讨会中，我们将通过介绍一项针对七种具有临床意义的离子通道和两种转运蛋白的效力预测大规模研究的结果，来解答这个问题。
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- 2026年1月29日
FEP+ Pose Builder —— 最大限度地提高FEP模拟的实用性和生产力
FEP+ Pose Builder 是一项方法论上的进步，作为集成式 功能推出，旨在大幅提升FEP+ 工作流中的可访问性、易用性和生产力。
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- 2024年10月29日
Glide 20周年：分子对接 创新的传承与Glide WS引领的下一个前沿
Glide 长期以来，该软件一直是商用分子分子对接 软件领域的黄金标准，这得益于其在结合模式预测和经验评分任务中的强大性能、易用性，以及与Schrödinger的Maestro 界面和分子发现工作流的紧密集成。
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Extrapolations 博客的最新见解
解决药物溶解度问题：艾伯维与Schrödinger 携手合作，共同推进精准预测方法的发展
近年来，随着科学家们致力于研究那些曾被认为无法开发成药的新靶点，候选药物的复杂性和分子量均有所增加。
博客
AlphaFold 模型能否用于基于结构的药物设计？两年后的展望Simplified Chinese (Mainland)
我们最近采访了Schrödinger 蛋白质结构建模高级总监爱德华·米勒，探讨了他利用AlphaFold模型进行结构导向药物设计（SBDD）的经验。