基于物理原理且由人工智能加速的大环化合物 建模以及环肽

准确采样环肽 和大环化合物 的生物活性构象并预测其结合模式，本身就是一项艰巨的任务。此阶段的采样误差会波及到亲和力 、优化 以及其他下游任务。本次会议上，我们将探讨专门为解决这些特定瓶颈而设计的实用计算机模拟方法。 我们将重点介绍两项核心能力：应用专门的柔性分子对接 可靠地捕捉生物活性构象，以及利用严谨的自由能模拟（FEP+ ）在合成前准确排序结合亲和力。此外，我们还将现场演示我们的AI科研助手Bunsen以及Live Design信息学平台，这些工具能够简化和加速药物发现工作流程。欢迎亲临现场，共同探索如何通过整合这些强大技术来降低您的先导化合物 优化 研发流程的风险，并为您的项目带来实质性影响。

活动亮点

• 午餐与交流：欢迎在演讲开始前与我们共进午餐，演讲结束后请继续留下来，与当地业界同仁建立联系、分享见解，并一边享用饮品和开胃小食，一边与Schrödinger 团队畅谈。

• 端到端肽工作流：了解如何将序列、3D结构、预测建模 以及检测数据整合到单一的协作平台workspace 中，从而帮助跨学科团队更快地设计、迭代和筛选候选分子。

• Bunsen：快来了解一下我们全新的基于代理的人工智能协同科学家工具，该工具旨在通过让先进的计算建模更易于使用，从而降低入门门槛并加快设计周期。