- 크라이오-EM 구조와 같이 밀도가 불확실한 경우에, 동급 최고의 힘장을 사용하여 리간드를 도킹함으로써 불확실성을 해소한다
- 명시적인 리간드 제약 조건 파일 없이도 품질과 통계적 신뢰도가 향상된 정교한 단백질 구조를 생성합니다.
약물 설계에 대한 구조 생물학의 영향력 확대
저온 전자현미경(cryo-EM) 기술의 발전, AlphaFold와 같은 기계 학습 기술, 그리고 새로운 계산 능력 덕분에 구조 생물학은 급속히 발전하고 있습니다. 이를 통해 새로운 질문들을 제기할 수 있게 되었으며, 달성 가능한 범위에 대한 새로운 기준이 마련되었습니다.
슈뢰딩거는 구조 정제, 리간드 배치 및 결합 부위 분석을 위한 현대적인 계산 워크플로우를 선도하며, 구조 기반 설계를 위한 더 광범위한 단백질 표적의 발굴을 가능하게 하고 있습니다.
계산적 구조 정제, 리간드 배치 및 결합 부위 분석을 위한 도구
계산 도구를 활용하여 리간드 결합 자세를 생성하고 검증한다
실험을 통해 규명한 구조를 활용하여 계산 모델을 구축하고 정교화하십시오
- 신약 설계나 작용 기전 평가를 위해 실험적으로 규명된 구조에 리간드를 안정적이고 정확하게 도킹시키십시오.
- 리간드 배치를 통해 미해결 측쇄 원자를 합리적으로 구축하기
- 저해상도 모델을 완전한 전원자 표현으로 변환하기 위해 보조 인자와 용매를 배치한다
중앙 집중식 구조 데이터 및 3D 시각화 플랫폼을 활용하여 화학자들과의 협업을 강화하십시오
- 대상 구조 저장, 검색 및 정리
- 전문 파이프라인을 활용하여 단백질 구조를 정렬하고 전처리한다
- 3D로 구조물을 확인하고, 중첩 표시하며, 평가하여 표적 선정을 추진합니다.
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생명과학
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