作为公司范围内的休整与充电计划的一部分,Schrödinger 全球所有办事处将于8月17日至21日当周暂停办公。在此期间,我们的响应将有所限制,敬请谅解。Scientific和技术支持 团队成员仅会处理紧急支持问题。

Glide

业界领先的配体-受体分子对接 解决方案

扩大结构生物学对药物设计的影响

借助精准且功能多样的分子对接 项目,提升您的配体发现效率

Glide 是确保配体-受体结合可靠性(分子对接 )的领先工业解决方案。它能够增强并加速基于结构的药物设计,应用范围广泛,包括虚拟药物设计(筛选 )、结合模式预测以及交互式3D分子设计。

Glide 在配体-受体研究中的优势分子对接

易于使用的图形界面

借助简单直观的图形化用户界面,轻松创建和验证分子对接 模型

分子对接 在多种受体类型上均表现出高精度

在包括小分子、肽以及大环化合物

可自定义的约束条件

利用各种约束条件,可轻松调整分子对接 的计算结果,使其符合实验观测到的要求和预期化学空间

可选地利用显式水能学

借助Glide WS,实现精准的姿态预测并消除虚假的虚拟命中

背景图案

包含多种评分工作流,以优化您的虚拟筛选流程

Glide SP是一种应用广泛且精确的分子对接 工作流程,专为高通量虚拟筛选而设计。Glide SP 采用了分层过滤技术,非常适合大规模筛选 ,可快速准确地筛选出候选化合物。

Glide WS是一款先进的“水分子模拟”(分子对接 )工具,利用了 WaterMap 提供的显式水动力学模型。基于“水分子模拟”(Glide )SP 和 WScore 技术,Glide WS 显著提升了对结合口袋中小分子的采样和评分能力。

Glide 是Schrödinger现代虚拟筛选 工作流的关键组成部分

药物发现领域的强大应用案例

交互式3D设计

利用Ligand Designer中的目标导向配体设计工作流,在 3D 环境中进行交互式设计和对接,以及 LiveDesign

姿势预测

准确预测配体的构象,以理解其与受体的相互作用,并为使用AB进行重新评分提供初始构象 FEP+

虚拟的筛选

利用可根据项目需求进行定制的自动化工作流执行虚拟筛选,并借助由主动学习增强的Glide ,加速超大规模化合物库(>10亿种化合物)的筛选 。

Covalent分子对接 及评分

使用预定义或自定义的反应化学,对接一组与受体形成共价键的配体——CovDock

使用Glide WS进行重新评分

结合WaterMap计算得出的详细水分析结果,以评估蛋白质-配体结合相互作用,并减少Glide SP筛选中产生的假阳性结果

利用现成的商用库,节省计算时间和精力,用于Glide

Schrödinger 已与多家领先供应商建立合作,助您访问包含数百万至数十亿种化合物的商业数据库,其中涵盖片段、先导化合物 类、近药物样及药物样化合物,涉及范围极为广泛化学空间 。

MCule
PWuXi-AppTec
西格玛-阿尔德里奇
MolPort
烯胺

案例研究与网络研讨会

了解Schrödinger 技术如何被用于解决现实世界中的研究难题。

生命科学 网络研讨会

生成式Glide :基于AI的超大规模虚拟筛选 ,用于真实世界药物发现的记录

欢迎加入我们,我们将跳出幻灯片框架,现场演示整个工作流,展示生成式Glide 从设置到结果的实际运行效果。

生命科学 网络研讨会

Schrödinger 数字药物研发研讨会:迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革——第19届

用于发现和优化靶向RNA和DNA分子的计算策略

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Schrödinger 数字药物研发研讨会:迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革——第18届

利用Schrödinger 套件,利用冷冻电镜结构数据推动药物研发

生命科学 网络研讨会

利用Schrödinger 套件,利用冷冻电镜结构数据推动药物研发

在药物发现领域,蛋白质结构的相关性和价值与其合理优化分子性质的能力直接相关。

生命科学 网络研讨会

Schrödinger 数字药物研发研讨会:迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革——第15届

水的重要性:利用水能学见解提升早期药物发现

生命科学 网络研讨会

水的重要性:利用水能学见解提升早期药物发现

在本期网络研讨会中,我们将探讨两项利用结合口袋中显式水能量学来优化药物设计的技术——WaterMap和Glide WS——所产生的影响。

生命科学 案例研究

利用新型FEP+ 策略设计高选择性、别构、皮摩尔级TYK2抑制剂

生命科学 网络研讨会

现代虚拟筛选 技术 利用薛定谔数字化平台进行现代虚拟筛选

生命科学 网络研讨会

“预测优先”范式:数字化学如何塑造药物发现的未来

生命科学 网络研讨会

 Schrödinger 数字药物研发研讨会:迈向临床——计算化学带来的药物研发流程变革  

本文将介绍一种基于AI/机器学习的主动学习技术,并结合Absolute Binding FEP+的全新虚拟筛选方法,以及最新的药物研发案例。

文档与教程

了解常见问题的解答,并掌握使用Schrödinger软件的最佳实践。

生命科学 教程

基于冷冻电镜模型优化配体姿态,以实现FEP+

利用冷冻电镜密度图优化配体构象,以便进行后续计算,例如FEP+ 。

生命科学 教程

学习路径:环肽建模

关于药物发现中环肽 所用工具和工作流的系统性概述。

生命科学 教程

筛选 利用生成式技术构建超大规模语言库Glide

利用生成式机器学习方法,在24小时内筛选数十亿规模的图谱。

生命科学 教程

利用BioLuminate进行酶工程

研究OYE家族中一种烯烃还原酶的突变对酶稳定性和配体结合的影响。

生命科学 文档

学习路径:寡核苷酸建模

药物发现中核酸相关工具和工作流的结构化概述。

生命科学 教程

小分子——寡核苷酸分子对接 包含Glide

生成受体网格,对接共晶和同系物配体,并分析结果。

生命科学 文档

Glide

易于使用、可靠的配体-受体分子对接 。

生命科学 文档

学习路径:虚拟筛选

关于如何构建虚拟筛选 管道的结构化概述。

生命科学 教程

使用 GlideXtal 和 Phenix/OPLS 优化蛋白-配体晶体结构

使用 GlideXtal 在晶体结构中重新对接并优化配体构象。

生命科学 教程

基于结构的虚拟筛选 ,使用Glide

为分子对接 准备受体网格,对分子进行对接,并检查对接后的构象。

相关产品

进一步了解可用于推进您研究项目的相关计算技术。

主动学习的应用

借助……加快发现进程机器学习(ML)

LiveDesign

您的全方位数字分子设计实验室

现成的商业库

已完全准备好的可购买化合物数据库

FEP+

用于药物发现的高性能自由能计算

出版物

浏览采用Schrödinger 技术、发表在相关应用领域的经同行评审的出版物列表。

生命科学 出版物

Glide WS:分子对接 的准确率与虚拟性能的方法论及初步评估筛选

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Glide WS:分子对接 准确率与虚拟性能的方法论及初步评估筛选

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通过计算机辅助药物设计发现针对SARS-CoV-2主蛋白酶的高效非共价抑制剂

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通过将生成式人工智能与基于物理理论 主动学习框架相结合,优化药物设计

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培训与资源

在线认证课程

通过分子建模 的实践性在线课程,提升您的技能水平。这些可自主安排学习进度的课程涵盖了广泛的科学主题,并提供Schrödinger 软件的使用权限及技术支持。

教程

了解如何将Schrödinger 软件的技术和最佳实践应用于您的项目,以确保项目成功。查找培训资源、教程、快速入门指南、视频等内容。