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講座:利用全面的SAR數據庫GOSTAR加速藥物發現

瀏覽次數:2463 發布日期:2022-11-16  來源:本站 本站原創,轉載請注明出處

會議詳情:

藥物研發人員通常需要確保獲得盡可能廣泛的結構-活性信息,同時能夠輕松挖掘最有意義的數據終點。

現邀請各位藥物研發行業人員參加我們在11月17日舉辦的網絡研討會,了解GOSTAR如何通過提供標準化的化合物-靶標親和力數據以及全面的藥代動力學、藥效、代謝、安全性和毒性信息,賦能藥物化學家和AI/ML科學家的藥物發現和開發工作。

我們將在本次研討會上介紹GOSTAR數據庫的應用案例,例如:

1.比較分析基于不同數據規模的訓練機器學習算法--一個案例研究。

2.為藥物發現中的機器學習方法創建大型和多樣化數據集的意義--一個使用案例。

3.使用GOSTAR情報平臺建立藥物化學特定工作流--數據輔助的骨架分析、構效關系圖譜、活性分布分析。

4.Markush結構空間重疊分析--一個GOSTAR定制化服務使用案例。

新版GOSTAR的部分數據覆蓋率統計:

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會議時間:

11月17日(周四)15:00-16:00

嘉賓介紹:

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Nishanth Kandepedu博士,Nishanth Kandepedu 是一位經驗豐富的藥物化學家。在加入Excelra的GOSTAR團隊之前,他在南非開普敦大學藥物研發中心(H3D)的MedChem小組工作了5年,先是做博士后,后來擔任首席科學官,領導默克公司和Medicines for Malaria Venture全球健康項目的藥物化學工作,提供候選臨床前藥物。他先后獲得藥學學士學位,Vellore Institute of Technology和ENSCCF(印度和法國)的藥物化學碩士學位,以及Blaise Pascal大學(法國)的生物有機化學博士學位。

Nishanth目前擔任GOSTAR數據庫的高級產品經理。

報名方式:

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即日起,報名參與講座,并轉發微信公眾號相關推文(講座報名 | 利用全面的SAR數據庫 — GOSTAR加速藥物發現)至朋友圈集30個贊反饋至官方客服,可享2天全庫在線查詢版本試用~

關于本次會議的任何問題可聯系康昱盛官方客服:

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相關公司:上海康昱盛信息科技有限公司
聯系電話:021-54975000
E-mail:marketing@cloudscientific.com


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