액티브 러닝 응용 분야

다음과 함께 발견의 속도를 높이세요 머신러닝

광범위한 화학적 영역 전반에 걸쳐 새로운 발견을 확대하다

액티브 러닝 Applications는 전체 라이브러리에서 반복적으로 추출된 물리 기반 데이터(예: FEP+ 의 예측 친화도 또는 Glide 의 도킹 점수)를 활용하여 기계 학습( 머신러닝 , ML) 모델을 훈련시키는 강력한 도구입니다.

훈련된 모델은 새로운 분자에 대한 예측 결과를 신속하게 도출하고, 초대규모 화합물 라이브러리에서 점수가 가장 높은 화합물을 식별할 수 있으며, 이는 무차별 대입 방식에 비해 비용과 시간이 훨씬 적게 듭니다.

신약 개발 분야의 주요 응용 분야

액티브 러닝 Glide
초대형 라이브러리에서 영향력 있는 히트 물질을 찾아보세요

최첨단 머신러닝 모델을 활용해 Glide 도킹 성능을 강화함으로써, 기존보다 훨씬 짧은 시간 내에 수십억 개의 화합물을 스크리닝할 수 있습니다. 액티브 러닝 을 사용하면, Glide 을 통해 초대형 라이브러리를 전면적으로 도킹했을 때 발견되었을 상위 점수 히트 결과의 약 70%를, 비용은 단 0.1%만 소요되어 회수할 수 있습니다.

액티브 러닝 FEP+
다음에서 다양한 화학적 공간을 탐구해 보세요 lead optimization

액티브 러닝 (FEP+)를 활용하여 수만 개에서 수십만 개에 이르는 후보 화합물을 탐색하고, 여러 가설을 동시에 검증함으로써, 효능을 유지하거나 향상시키면서 다른 설계 목표도 달성할 수 있는 화합물을 신속하게 식별할 수 있습니다.

FEP+ 프로토콜 빌더
완전 자동화된 워크플로를 통해 복잡한 시스템에 대한 FEP+ 활용을 가속화합니다.

기본 설정으로는 성능이 저조한 시스템에 대해 정확한 ‘ FEP+ ’ 프로토콜을 신속하게 생성합니다. ‘ FEP+ ’ 프로토콜 빌더는 ‘ 액티브 러닝 ’ 워크플로를 활용하여 프로토콜 매개변수 공간을 반복적으로 탐색함으로써 정확한 ‘ FEP+ ’ 프로토콜을 개발하여, 연구자의 시간을 절약하고 ‘ FEP+ ’을 성공적으로 활성화할 가능성을 높여줍니다.

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액티브 러닝 계산기

Glide (도킹 의 모든 화합물)

일

비용 계산

액티브 러닝 Glide

더 빠르게

일

비용 계산

계열 화합물의 경우

프로젝트에 필요한 수치를 입력하세요(입력란에 직접 입력하거나 슬라이더를 사용하세요). 그러면 계산 시간과 비용을 비교해 볼 수 있습니다.

*추정된 고객 컴퓨팅 비용만 표시된 것으로, CPU 시간당 0.06달러, GPU 시간당 0.35달러를 기준으로 산정되었습니다. AL-Learning 권장 하드웨어: Glide.
라이선스 비용은 포함되어 있지 않습니다. 견적을 원하시면 당사로 문의해 주십시오.
최종 모델에 가장 우수한 리간드 100만 개가 도킹된다고 가정합니다.

De Novo 설계 워크플로우

Schrödinger의 ‘De Novo Design Workflow’는 초대규모 화학 공간 탐색 및 정제를 위한 완전 통합형 클라우드 기반 설계 시스템입니다.

이 기술은 히트 분자나 리드 계열을 출발점으로 삼아, 여러 화합물 열거 전략을 고급 필터링 캐스케이드(AutoDesigner)와 결합하고, 자유 에너지 계산을 통한 엄격한 효능 평가(액티브 러닝 FEP+ )를 수행함으로써, 프로젝트의 핵심 기준을 충족하는 합성이 가능한 분자들을 식별합니다.

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문서 및 튜토리얼

Schrödinger의 소프트웨어 사용과 관련된 자주 묻는 질문에 대한 답변을 확인하고, 모범 사례를 알아보세요.

생명과학 튜토리얼

생성적 방법을 이용한 초대형 라이브러리 스크리닝 Glide

생성형 머신러닝(ML) 접근법을 활용하여 24시간 내에 수십억 건 규모의 라이브러리를 분석합니다.

튜토리얼 보기

생명과학 문서화