Je ferai du machine learning, du docking et de la dynamique moléculaire

Basique

Apprentissage automatique

Génération de données d'activité de ligand à partir de ChEMBL/PubChem

(max 3 bioessais, max 1K ligands)

Modèles d'apprentissage automatique traditionnels (forêt aléatoire, régression logistique, gradient boosting, etc.)

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Standard

Basique +

ADMET +

Amarrage moléculaire

Sélection de la cible

Affinement de la structure 3D

Stationnement AutoDock Vina (stationnement à l'aveugle)

(max 100 ligands)

Partitions de reliure, liste triée

Personnages professionnels (trois meilleurs coups, pose d'amarrage)

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Prime

Standard +

Réseau neuronal d'apprentissage profond +

Prédiction du site de liaison

Modélisation d'homologie

Amarrage moléculaire spécifique au site

(max 1000 ligands)

Interactions protéine-ligand 2D

Personnages professionnels (trois meilleurs coups, pose d'amarrage, interactions)

+

Simulations de dynamique moléculaire (Gromacs)

Trois complexes, deux répliques de chacun

Max 100 000 atomes (chaque système)

Génération d'entrée, minimisation, équilibrage NVT, équilibrage NPT, cycles de production

RMSD, RMSF, rayon de gyration, liaison H, SASA

Énergie libre de liaison (MM-PBSA/MM-GBSA)

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Veuillez demander plus de détails si nécessaire avant de commander.