苗头化合物 探索
发现更优质、更多样化的热门歌曲
随着药物研发团队在紧迫的时间表下致力于攻克更具挑战性的靶点，市场亟需更准确、更高效的苗头化合物 发现解决方案。超大规模、按需提供的商业化学库的出现，进一步推动了对能够高效筛选和评估广泛化学空间 的技术的需求。
Schrödinger, 作为计算苗头化合物 发现领域的长期行业领导者，正引领现代虚拟筛选 技术和工作流程的发展，从而实现高效、大规模的化学探索。
能力
涵盖基于结构和基于配体的筛选 解决方案的完整范围
利用基于结构的方法对数十亿种化合物进行筛选
利用业界领先的分子对接 技术，对虚拟化学库进行精准筛选
利用主动学习的强大功能，加速对数百万至数十亿种化合物的分子对接 分析
利用各种可用的约束条件，轻松调整分子对接 的计算结果，使其符合您期望的化学空间
通过超大规模基于片段的计算机辅助药物发现，突破传统片段库的局限
借助高精度的重新评分技术，提升您在苗头化合物 中的成功率
利用目前最精确的方法——绝对结合自由能计算，从您的虚拟筛选结果中识别出最佳候选物
利用主动学习技术，加快对大型化合物库中绝对结合自由能的计算
通过结合基于属性和基于结构的选择，以交互方式分析得分最高的匹配结果
利用已知的化学物质快速确定新的切入点
从现有化学物质出发，列举可合成处理的核心设计
利用基准自由能微扰 方法对新型核心设计进行优先级排序
利用形状或药效团特征高效执行基于配体的筛选
利用已知活性配体构象与化合物库分子之间的3D形状重叠，快速筛选超大规模化合物库
轻松构建和验证药理基团假说，并利用这些假说对化合物库进行筛选，同时可根据需要考虑受体信息
利用现成的广告素材库，让您的虚拟屏幕焕发活力
从Enamine、Sigma Aldrich、MolPort、WuXi和Mcule处购买现成的化合物库，其规模从几百万种化合物到数百亿种化合物不等。
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