Ich verwende ML, um Verbindungen für Protein-Interaktionen zu finden

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molekulare Docking, KI-gesteuerte Wirkstoffentdeckung, 3D-Modelle

Hey Leute, ich bin ein computergestützter Biologe und 3D-Künstler. Ich nutze trainierte API-Modelle mit Python, um große Datensätze zu bereinigen und die besten Ziele für die Proteininhibition anhand ...

Über diesen Service

Zielrezeptorvorbereitung: Abrufen, Bereinigen und Optimieren von Protein-Kristallstrukturen direkt aus dem Protein Data Bank (PDB) (z.B. Umgang mit fehlenden Resten, Ladung und Gitterboxzuordnung).

Ligandenbibliothek-Kuration & Filterung: Abrufen von Verbindungssammlungen aus Datenbanken wie ChEMBL oder PubChem, gefolgt von strenger physikochemischer Filterung mit Python (RDKit), um die Arzneimittelähnlichkeit zu garantieren (Lipinskis Regel der Fünf und Veber-Kriterien).

High-Throughput Virtual Screening (HTVS): Einrichtung präziser Bindungsstellenkoordinaten und Durchführung des Hochdurchsatz-Screenings.

Molekulare Docking-Simulationen: Umfassendes strukturelles Docking mit AutoDock Vina, um Multi-Pose-Konformationsdaten zu generieren und genaue Gibbs-freie Energie-Bindungsaffinitäten ($\Delta G$ in kcal/mol) zu extrahieren.

Datenanalyse & Berichterstattung: Eine saubere, publikationsreife statistische Aufschlüsselung (Minimal-/Maximal-/Mittelwerte der Affinitäten, Standardabweichung) zur Identifikation deiner absoluten Top-Kandidaten im Bereich Lead-Entwicklung.