- クラス最高の力場を用いて、クライオ電子顕微鏡（cryo-EM）構造など、密度が不明確な領域にリガンドをドッキングさせ、不確実性を解消する
- 明示的なリガンド拘束ファイルを必要とせずに、品質と統計的信頼性が向上した精緻なタンパク質構造を生成する
創薬における構造生物学の影響力を拡大する
低温電子顕微鏡（クライオEM）の進歩、AlphaFoldなどの機械学習技術、そして新たな計算能力の発展により、構造生物学は急速に発展しています。これにより、新たな疑問を投げかけることが可能となり、実現可能なことに対する新たな基準が確立されつつあります。
シュレーディンガーは、構造精製、リガンド配置、結合部位解析のための最新の計算ワークフローを主導し、構造ベースの設計において、より幅広いタンパク質ターゲットの解明を目指しています。
構造の計算機による精密化、リガンド配置、および結合部位解析のためのツール
計算ツールを活用して、リガンドの結合姿勢を生成・検証する
実験によって決定された構造を用いて、計算モデルを作成・改良する
- 創薬や作用機序の評価のために、実験的に決定された構造にリガンドを確実かつ正確にドッキングさせる
- リガンドの配置を用いて、未決定の側鎖原子を合理的に構築する
- 低解像度のモデルを完全な全原子表現に変換するための補因子と溶媒を指定する
一元化された構造データおよび3D可視化プラットフォームを活用し、化学者との連携を強化する
- ターゲット構造の保存、検索、整理
- 専門的なパイプラインを活用して、タンパク質構造の整合と前処理を行う
- 3Dで構造を表示、重ね合わせ、評価し、ターゲットの選定を推進する
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構造を持たない構造ベース創薬：困難なターゲットおよびADMETアンチターゲットに対する正確なFEP+予測の実現
最先端の物理ベースの計算手法による、構造に基づく創薬の新たな可能性の開拓
クライオ電子顕微鏡データを用いたタンパク質・リガンドモデリングの精度向上と、創薬活動におけるそれらのモデルの活用
自分のペースで高度な分子モデリングツールを学びましょう
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