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在……中构建一个迁移学习模型LiveDesign
探讨在局部实验数据有限的情况下，迁移学习如何改善ADMET性质的预测。利用Direct ML构建HLM内源性清除模型，然后将其与利用预训练文献描述符的迁移学习模型进行比较。
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- 2026年11月5日
Schrödinger 数字药物研发研讨会——计算化学带来的药物研发流程变革——第25届
本文将详细介绍基于薛定谔计算化学平台的蛋白质设计技术，并详细讲解如何将其应用于解决难题和加速开发。
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- 2026年11月4日
借助“代理型”合作科学家，将高通量从头设计 研究引导至可直接用于合成的先导化合物
在本场网络研讨会中，我们将探讨Schrödinger的平台如何将AutoDesigner、FEP+ 和RetroSynth整合到我们的智能协作科学家Bunsen之中。
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- 2026年10月22日
利用化学空间 进行深入探索，以发现针对特定突变的EGFR抑制剂
在本场网络研讨会中，Schrödinger的药物化学家和计算化学家将展示他们如何通过将业界领先的自由能微扰 技术（FEP+ ）与从头设计 工作流程相结合，有效探索新型化学空间 并鉴定可逆抑制剂骨架，从而攻克EGFR三联突变难题。
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- 2026年1月29日
FEP+ Pose Builder —— 最大限度地提高FEP模拟的实用性和生产力
FEP+ Pose Builder 是一项方法论上的进步，作为集成式 功能推出，旨在大幅提升FEP+ 工作流中的可访问性、易用性和生产力。
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- 2024年10月29日
Glide 20周年：分子对接 创新的传承与Glide WS引领的下一个前沿
Glide 长期以来，该软件一直是商用分子分子对接 软件领域的黄金标准，这得益于其在结合模式预测和经验评分任务中的强大性能、易用性，以及与Schrödinger的Maestro 界面和分子发现工作流的紧密集成。
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快速参考表
Extrapolations 博客的最新见解
解决药物溶解度问题：艾伯维与Schrödinger 携手合作，共同推进精准预测方法的发展
近年来，随着科学家们致力于研究那些曾被认为无法开发成药的新靶点，候选药物的复杂性和分子量均有所增加。
博客
AlphaFold 模型能否用于基于结构的药物设计？两年后的展望Simplified Chinese (Mainland)
我们最近采访了Schrödinger 蛋白质结构建模高级总监爱德华·米勒，探讨了他利用AlphaFold模型进行结构导向药物设计（SBDD）的经验。