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Ich werde molekulares Docking und MD-Simulationen für die Wirkstoffforschung durchführen
Ali Hamza
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Willst du deine Pipeline zur Wirkstoffentwicklung beschleunigen oder tiefgehende strukturelle Einblicke in Protein-Ligand-Interaktionen gewinnen?
Ich biete hochpräzise rechnergestützte Chemie- und Molekularmodellierungsdienste, maßgeschneidert für Forscher, Akademiker und Pharma-Startups. Mit validierten Workflows in struktur- (SBDD) und ligandbasiertem (LBDD) Wirkstoffdesign liefere ich reproduzierbare, publikationsfertige Ergebnisse.
Meine technischen Dienstleistungen umfassen:
- Molekulares Docking: Aktivitätsstellenkartierung und Bindungsaffinitätsbewertung mit AutoDock Vina und Material Studio.
- Virtuelles Screening: Hochdurchsatz-Screening großer Ligand- oder Molekülbibliotheken.
- Quantenechemische Optimierung: Geometrische Optimierung und elektrostatistische Berechnungen mit Gaussian.
- ADMET-Vorhersage: In-silico-Bewertung von Pharmakokinetik und Arzneimittelähnlichkeit (Lipinskis Regel von 5).
- MD-Simulationen: Langzeitdynamische Verfolgung der strukturellen Stabilität, RMSD, RMSF und Wasserstoffbrücken-Analyse.
- Visualisierung: Hochauflösende 3D-Grafiken, gerendert mit PyMOL.
Was du bekommst:
- Alle Rohdaten-Dateien (.pdb, .pdbqt, .sdf, .mol2 und Log/Trajektorien).
- Ultra-hochauflösende, publikationsfähige Struktur-Grafiken.
- Ein umfassender Bericht
Lerne Ali Hamza kennen
Ali Hamza
Molecular Docking ,Drug Discovery and Molecular Simulations Expert
- AusPakistan
- Mitglied seitJuni 2026
Sprachen
Englisch
Computational Chemist (SBDD), (LBDD), and molecular dynamics (MD) simulations.
I help researchers, pharma startups, and academics accelerate their drug discovery pipelines by providing high-precision in silico screening and structural analysis.
Core Expertise:
Molecular Docking: Protein-ligand, protein-protein, and virtual screening of massive compound libraries.
Molecular Dynamics (MD).
ADMET Prediction: In silico evaluation of pharmacokinetics, toxicity, and drug-likeness (Lipinski’s Rule of 5).
Tools:
Docking: AutoDock Vina ,Material Studio , Gaussian
Visualization & Analysis: PyMOL.
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Eingabedateien oder Daten benötigst du von mir, um das Projekt zu starten?
Für das Zielprotein benötige ich die PDB-ID oder eine optimierte .pdb/.cif-Datei. Für die Liganden kannst du die chemischen Namen, SMILES-Strings, PubChem-CIDs oder Strukturen in .sdf- oder .mol2-Formaten bereitstellen. Falls die Bindungsstelle bekannt ist, teile bitte die spezifischen aktiven Residues oder die Koordinaten des Gitterrahmens mit.
Welche spezialisierten Software-Tools und Rechenframeworks verwendest du?
Ich nutze branchenübliche Tools für maximale Reproduzierbarkeit: AutoDock Vina und Material Studio für präzises molekulares Docking und virtuelles Screening; Gaussian für quantenchemische oder DFT-Ligandenoptimierungen; sowie PyMOL zusammen mit Discovery Studio für hochauflösende 3D-Visualisierung und Interaktionsanalyse.
Sind die Rohtrajektorien- und Analyse-Daten-Dateien in der Lieferung enthalten?
Ja. Zusammen mit einem umfassenden schriftlichen Analysebericht, der Struktur-Grafiken und Datencharts enthält, stelle ich alle Rohdaten bereit – inklusive gedockter Posen (.pdbqt / .pdb), parametrisierten Topologien und Simulationsdaten, damit du den Workflow lokal überprüfen oder fortsetzen kannst.
Kannst du Molekulardynamik (MD) Simulationen auf großen Komplexen oder benutzerdefinierten Systemen durchführen?
Ja, ich kann Simulationen für Standard-Protein-Ligand-Komplexe einrichten. Für membranverankerte Proteine, große Protein-Protein-Interfaces oder längere Zeiträume (>50 ns) kontaktiere mich bitte zuerst, damit wir die strukturellen Parametrisierungsbedürfnisse und den Rechenaufwand richtig einschätzen können.
Sind die Struktur-Grafiken und Datencharts für Forschungsarbeiten geeignet?
Absolut. Die hochauflösenden 3D-Molekularvisualisierungen, die mit PyMOL erstellt werden, sind in hoher Auflösung und DPI-Qualität gerendert, geeignet für peer-reviewed Zeitschriften, Abschlussarbeiten oder akademische Förderanträge.
