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Machine Learning数据整理:
a) KNIME / RDKit,kNN分类器,BitVector余弦空间中的距离,FCFP12(10,240位)指纹
b) 混合的2D QSAR / 指纹模型,内核化学分类/回归(kcc)
3D形状相似性
虚拟筛选:
基于结构的(配体、片段、共价片段)对接/虚拟筛选
a) 多个受体构象(MRC)4D对接;
b) 配体偏倚的集合受体对接(LigBEnD);(REOS,MedChem和PAINS Filters-去除反应性、有毒、多效和其他不理想的结构模体
多样性选择(Tanimoto):RDKit实现的MaxMin算法