设计高质量的配体库

“这门课程很有帮助，因为我学到了入门课程中未涉及的额外概念，例如配体的特征分析与筛选……，以及从大型化合物库中识别有效化合物的标准。”

弗里鲍恩·鲁韦，斯坦福大学医学院讲师

“这门课程非常精彩，让我们深入了解了在开展HTVS之前，为何需要对虚拟化合物库进行准备和预筛选。它帮助我的团队理解了在与客户合作时现场的情况，这将有助于我们提供更好的支持。此外，在我们开发自己的虚拟化合物库时，这门课程也有助于我们思考应将哪些化合物纳入其中。”

德伦·科塞奥卢，eMolecules 销售副总裁

“这是一门非常棒的课程，让我学会了如何从大型化合物库中筛选出具有药物样特性的候选化合物。我很乐于在案例研究中应用所学知识，并期待在自己的研究中运用这些知识。”

凯特·科斯滕科娃，明尼苏达大学学生

“能有一群高水平的教授来指导计算化学课程，真是太棒了。我认为，在计算机模拟中构建配体库是一项在许多情况下都极其实用的技能。作为一名计算生物学家，能在课程中掌握这项技能让我倍感欣慰。非常感谢整个学习过程，一如既往，Schrödinger 始终是最好的。”

安德烈斯·R·Ch·普拉达，生物学家，生物统计学理学硕士，计算生物学理学硕士，安第斯大学分子生物学硕士

“说实话，我真的很喜欢这门课程，也学到了很多东西。我一定会向其他计算化学家推荐这门课程。”

莎拉·维尔霍夫，埃默里大学博士研究生

“作为一名拥有软件工程基础背景的数据工程师，本课程极大地提升了我与计算化学家协作的能力。课程在理论与实践之间取得了宝贵的平衡，为我提供了在为同事设计数据处理流程时做出技术决策所需的科学背景。”

莉莉安·坎贝尔，Oddity Labs 数据工程师

“本课程提供了关于配体库设计的实用、动手操作培训，使我掌握了优化虚拟筛选化合物选择的技能。其中的案例研究和工具可直接应用于我的药物发现工作，现在我已能够自信地根据化合物特性、多样性及与靶点的相关性对配体库进行筛选。这些知识将提高我在基于结构的项目中的研究效率和决策能力。”

刘伟良，济南大学学生

“关于物理化学性质、结构多样性以及基于形状的筛选的深入讨论，加深了我对如何设计化合物库的理解——既能最大限度提高命中率，又能最大限度减少不必要的复杂性。我认为特别有价值的是，课程特别强调将理论概念应用于实际情境。总体而言，这门课程显著增强了我为早期药物发现工作做出贡献的能力。”

林基·辛格，普渡大学博士后研究员

“这门课程帮助我理解了如何将原始配体库转化为干净、具有药物样特征的数据集，以便进行虚拟筛选。教程内容非常实用，现在我在自己的研究中使用LigPrep和canvasSearch等工具时更有信心了。我强烈推荐这门课程给所有从事计算药物发现工作的人。”

达尼亚·巴瓦齐尔，阿卜杜勒阿齐兹国王大学遗传学专业硕士研究生