Ich werde mich mit maschinellem Lernen, Docking und Molekulardynamik befassen

Basic

Maschinelles Lernen

Generierung von Ligandenaktivitätsdaten aus ChEMBL/PubChem

(max. 3 Bioassays, max. 1.000 Liganden)

Traditionelle Modelle des maschinellen Lernens (Random Forest, logistische Regression, Gradient Boosting usw.)

------------

Standard

Basis +

ADMET +

Molekulares Docking

Zielauswahl

3D-Strukturverfeinerung

AutoDock Vina-Docking (Blind-Docking)

(max. 100 Liganden)

Verbindliche Noten, sortierte Liste

Professionelle Figuren (Top-3-Hits, Dockingpose)

------------

Prämie

Standard +

Neuronales Deep-Learning-Netzwerk +

Vorhersage der Bindungsstelle

Homologiemodellierung

Ortsspezifisches molekulares Docking

(max. 1000 Liganden)

2D Protein-Ligand-Interaktionen

Professionelle Figuren (Top-3-Hits, Andockpose, Interaktionen)

+

Molekulardynamische Simulationen (Gromacs)

Drei Komplexe, jeweils zwei Replikate

Max. 100.000 Atome (jedes System)

Eingabegenerierung, Minimierung, NVT-Gleichgewicht, NPT-Gleichgewicht, Produktionsläufe

RMSD, RMSF, Trägheitsradius, H-Bindung, SASA

Freie Bindungsenergie (MM-PBSA/MM-GBSA)

---------

Bitte erfragen Sie bei Bedarf weitere Einzelheiten vor der Bestellung.