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    人工智能促进药物发现

    生物异构体、折叠和对接

    值得信赖的实验室信息学软件
    100 多家顶级机构

    计算机辅助设计

    • 发现化合物

      在 CDD 的安全环境中快速搜索来自 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 的 100 亿个虚拟结构中的 900 万个结构,查找相似结构。相似性搜索结果可按支架分组,并可一键推送至可视化系统。

      AI Drug Discovery

    • 可合成分子

      CDD Vault 的人工智能解决方案以公共结构为重点,偏重于可合成的分子。

      Deep learning with scientific data visualization

    • 生物异构建议

      CDD Vault 用于提高药效和改善药代动力学的创新解决方案。利用我们先进的生物异构建议算法,迭代改进您的分子设计,简化新疗法的开发过程。

      AI for Drug Discovery

    • 专利破坏

      CDD Vault 的 SureChEMBL 实例允许您搜索专利中举例说明的化合物综合数据库,以评估结构的新颖性。

      AI Drug Discovery software

    • 折叠式

      CDD Vault 中的序列可以使用诺贝尔奖得主 AlphaFold2、ESM 和 Boltz-2 自动生成结构。

      AI+ Folding cropped.v2

    • 对接

      用 Boltz-2 将分子与三维蛋白质结构(PDB、FASTA、CIF)进行对接。

      AI+ Docking Movie

    在 CDD 的安全环境中快速搜索来自 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 的 100 亿个虚拟结构中的 900 万个结构,查找相似结构。相似性搜索结果可按支架分组,并可一键推送至可视化系统。

    AI Drug Discovery

    CDD Vault 的人工智能解决方案以公共结构为重点,偏重于可合成的分子。

    Deep learning with scientific data visualization

    CDD Vault 用于提高药效和改善药代动力学的创新解决方案。利用我们先进的生物异构建议算法,迭代改进您的分子设计,简化新疗法的开发过程。

    AI for Drug Discovery

    CDD Vault 的 SureChEMBL 实例允许您搜索专利中举例说明的化合物综合数据库,以评估结构的新颖性。

    AI Drug Discovery software

    CDD Vault 中的序列可以使用诺贝尔奖得主 AlphaFold2、ESM 和 Boltz-2 自动生成结构。

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    用 Boltz-2 将分子与三维蛋白质结构(PDB、FASTA、CIF)进行对接。

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    • 生物学家

    • 化学家

    • 用于改性生物共轭物

    利用科学数据可视化进行深度学习

    主要能力

    • 生物异构建议:围绕您的先导化合物生成想法、过滤结果、注册结果,并在可视化中进行探索。
    • 化学智能: 避免迈克尔受体、PAINS 和违反鲍德温规则。
    • 对接:提供三维蛋白质结构文件,运行 Boltz-2 生成配体对接位点。
    • 折叠:直接在 CDD Vault 的安全环境中运行,根据氨基酸序列生成预测结构。
    • 快速搜索:在 ChEMBL、SureChEMBL、Enamine 和 CDD Public 中了解更多关于您的化合物的信息并私下探索知识产权专利空间。
    • 整理: AlphaFold2 和 Boltz-2 预测与实验结果并列。

    Download AI Data Sheet

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    人工智能药物发现常见问题解答:揭开未来的面纱

    人工智能驱动的药物发现世界带来了许多问题。在此,我们整理了一些最常见的问题,以揭示这一革命性技术是如何塑造制药研究的未来的

    是否有政策限制使用未经批准的人工智能系统?

    是的,CDD 现行政策限制使用未经批准的系统,这确实适用于人工智能。

    模型培训和部署遵循哪些安全协议?

    您的数据就是您的数据。与人工智能部署相关的基础架构资源与其他部署一样受到相同的安全控制。

    什么是人工智能药物发现,它与传统方法有何不同?

    人工智能药物发现涉及使用人工智能技术,包括机器学习和深度学习,来加速和加强药物发现过程。

    人工智能如何提高药物发现的效率?

    人工智能以前所未有的速度处理和分析数据,大大缩短了数据分析和假设检验所需的时间,从而提高了药物发现的效率。它还能提高对化合物行为和相互作用的预测精度,从而最大限度地减少对大量物理实验的需求。

    对于人工智能应用来说,干净和经过整理的数据有什么重要意义?

    干净和经过整理的数据对人工智能至关重要,因为它能确保准确性、可靠性和高模型性能。它有助于减少偏差、节省时间和资源,并支持可扩展性。适当的数据管理可确保符合法规并增强安全性。高质量的数据可提高模型的可解释性、减少错误并与用户建立信任。在面向客户的应用中,它能带来更好的用户体验和更高的满意度。归根结底,干净的数据是开发有效、可信和高效的人工智能系统的基础。

    利用深度学习拥抱创新

    CDD Vault 的人工智能模块植根于您的实验数据。生成的生物异构体基于您的分子或绘制的新分子--无论哪种方式,它们都是可合成的,并对潜在问题发出警报。同样,在推荐类似物时,也会显示与可现成购买或现有技术(即可申请专利)的分子的相似性,以及它们与母体化合物的深度相似性。在进行预测时,将介绍 Boltz-2 最新模型或传统回归或分类模型的方法。

    每次登录 CDD Vault,我都会发现一些新功能,要么是我们要求的,要么是满足我们需求的。这表明 CDD 非常重视客户的反馈意见。

    丹尼尔-法特,博士

    Convelo Therapeutics 药理学副主任

    其他资源

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