背景介绍 溶剂化自由能是研究溶液中热化学的关键物理特性之一，大多数现实生活中的化学都发生在溶液中。在液相化学的理论研究中，自由能通常由物理或化学…… Continue reading →

背景介绍 不断增长的公开或私有数据集为药物发现提供了重要的数据支撑，而机器学习算法如支持向量机(SVM)或深度神经网络(DNN)在巨大规模的数据…… Continue reading →

引言 通过整合深度学习和共进化分析，从蛋白质的一级序列来预测其三级结构方法已经有了很大的改进，在CASP13和CASP14中表现的极为明显。本文…… Continue reading →

引言 深度学习方法在药物发现和设计以及毒性预测领域引起了越来越多的关注。目前已经在分子特性预测中应用了几种深度学习方法，其中两种最流行的方法是深…… Continue reading →

引言 今天给大家分享期刊Briefings in Bioinformatics(BIB), The Journal of Physical Ch…… Continue reading →

引言 最近，有研究表明，某些抗癌药物与特定的小分子染料(如刚果红或IR783)共配，可以形成具有超高载药量的稳定纳米粒子。因此，研究者提出，通过…… Continue reading →

引言 耐药性通过药物靶点的突变威胁到许多重要的治疗方法。人们对于突变尤其是远离活性位点的突变的组合，其改变药物结合以赋予耐药性的分子机制了解甚少…… Continue reading →

引言 蛋白质工程（Protein Engineer）具有巨大的学术和工业潜力。然而，在浩瀚的蛋白质序列空间中进行搜索的能力限制了我们的设计，但是…… Continue reading →

引言 候选药物激发疗效所需的最佳药代动力学(PK)高度依赖于靶向药理学，这种关系在药物发现的早期阶段常常无法很好地表征。围绕PK和药效的一般假设…… Continue reading →

引言 在药物发现过程中，准确预测小分子的疏水性是一个重要的问题。细胞和整个人体内部存在许多不同的化学环境。例如，药物必须穿过疏水性细胞膜达到其细…… Continue reading →