我的薛定谔在准备蛋白的阶段一直报错，而且都是同样的错误，实在是不知道该怎么解决了路径中没有中文和其他字符，看起来像是超出了长度，但我不知道该怎么改

载药之DOTA-三叔丁酯-C2-氨基是什么化合物？ OTA-三叔丁酯-C2-氨基是一种有机化合物，其全名是2-氨基乙基-DOTA-三叔丁酯。它是一种新型的有机化合物，具有潜在的广泛应用前景。 这种化合物由三叔丁酯和氨基基团组成，具有独特的结构。它的分子式为C30H58N6O7，分子量为614.82。DOTA-三叔丁酯-C2-氨基的物理和化学性质使其在许多领域中都有应用潜力。 在医药领域，这种化合物是一种预靶向的大环 DOTA 衍生物。DOTA是一种含有四个氮原子的七元环状化合物，

生物医药十个专题会议： 专题一：高通量虚拟筛选技术及在中药/天然产物挖掘药效分子中的应用 专题二：CADD蛋白结构分析、分子对接、片段药物设计技术与应用 专题三：人工智能技术及在生物分子活性预测、药物发现中的应用 专题四：AMBER分子动力学能量优化与分析、结合自由能计算技术与应用 专题五：GROMACS分子动力学蛋白模拟、药物开发溶剂筛选 专题六：Rosetta从头蛋白抗体设计、结构优化及在药物研发中的应用 专题七：集成多组学数据的机

NOTA-PEG-Ciprofloxacin 大环配体NOTA-聚乙二醇-环丙沙星 NOTA（1,4,7-triazacyclononane-1,4,7-triacetic acid）是一种大环化合物，属于金属配位剂的一种。它是一种含有大环结构的化合物，通常用于与金属离子形成稳定的配合物。NOTA分子的大环结构使其能够与金属离子形成稳定的配合物，并在医学成像、药物传递和分析化学等领域中得到广应用。 环丙沙星是一种抗生素药物，大环化合物可以用于修饰药物，从而影响药物的性质、活性和药代动力学等方面。大环化合物

Deferoxamine-PEG-Doxorubicin 去铁胺-聚乙二醇-阿霉素 阿霉素并不是植物提取的药物，而是一种合成化合物，属于抗生素的一种，具体来说是大环内酯类抗生素。它是通过化学合成的方法制造的药物，而不是从植物中提取而来的。 聚乙二醇（Polyethylene Glycol，简称PEG）修饰药物是一种常见的药物改良方法，其原理是通过将聚乙二醇分子与药物分子连接，以改变药物的性质、药代动力学和药效学特性。这种修饰可以改善药物的水溶性、稳定性、生物分布、药代

DBCO-PEG-CPT ；DBCO-PEG-cisplatin ，PEG修饰药物的作用 PEG修饰药物是指将聚乙二醇（Polyethylene glycol，简称PEG）分子与药物分子进行共价连接或非共价结合，形成PEG-药物复合物。PEG修饰药物的原理主要基于PEG的特殊性质和作用机制，具体包括以下几个方面： 1. 改善药物溶解度和稳定性：PEG是一种水溶性高分子，具有良好的溶解性，可以提高药物的溶解度，增加药物在体内的稳定性。PEG修饰可以将原本溶解度较差的药物转变为水溶性药物。 2. 延长药物的体内

Alkyne-PEG-CPT，Alkyne-PEG-CDDP, 炔基-聚乙二醇-喜树碱、顺铂 聚乙二醇化(PEG化，PEGylation)是一种重要的先进给药方式，PEG丙醛是一种重要的蛋白质N端定点修饰剂，以分支型PEG羧酸为基础，合成了分支型PEG丙醛。分支型PEG丙醛既具有PEG醛类修饰剂的特点，对被修饰的蛋白质的N端具有一定选择性，并保持所修饰氨基的正电荷；同时具有分支型的空间结构，能够提供比直链PEG更大的空间位阻。使用分支型PEG醛修饰剂对G-CSF进行了修饰，电泳分析确证了分支型PEG丙

3-黑洞荧光猝灭剂BHQ-2 Oligonucleotide Modification修饰寡核苷酸 寡核苷酸(Oligonucleotide)，一般是指2~10核苷酸残基以磷酸二酯键连接而成的线性多核苷酸片段，但在使用这一术语时，对核苷酸残基的数目并无严格规定，在不少文献中，把含有30甚至更多核苷酸残基的多核苷酸分子也称作寡核苷酸。寡核苷酸可由仪器自动合成。 相关内容： BHQ-1-VCR 黑洞猝灭剂-1-长春新碱 BHQ-2-VCR 黑洞猝灭剂-2-长春新碱 BHQ-3-VCR 黑洞猝灭剂-3-长春新碱 BHQ-1-CPT-11 黑洞猝灭剂-1-伊立替

BHQ-3-Cur/bhq-2-DOC 暗猝灭剂修饰药物 姜黄素是从姜科、天南星科中的一些植物的根茎中提取的一种二酮类化合物，化学式为C21H20O6。其中，姜黄中约含姜黄素3%～6%，是植物界很少的具有二酮结构的色素。 相关内容： BHQ-2-ADM 黑洞猝灭剂-2-多柔比星 BHQ-3-ADM 黑洞猝灭剂-3-多柔比星 BHQ-1-5-FU 黑洞猝灭剂-1-5-氟尿嘧啶 BHQ-2-5-FU 黑洞猝灭剂-2-5-氟尿嘧啶 BHQ-3-5-FU 黑洞猝灭剂-3-5-氟尿嘧啶 BHQ-1-DOX 黑洞猝灭剂-1-阿霉素 BHQ-2-DOX 黑洞猝灭剂-2-阿霉素 BHQ-3-DOX 黑洞猝灭剂-3-

计算机辅助药物设计-虚拟新药筛选服务-昊然生物 虚拟筛选(virtual screening，VS)也称计算机筛选，即在进行生物活性筛选之前，利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用，计算两者之间的亲和力大小，以降低实际筛选化合物数目，同时提高先导化合物发现效率。 利用虚拟筛选技术可以针对特定靶标,从海量虚拟化合物库中快速富集具有潜在活性的分子,大幅减少实验筛选阶段受测试化合物数量,并有效提高筛选的成功率。近年

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各位大佬求指教，这个问题“请解释使用了Discovery工作室的哪个对接模块进行计算实验”是什么意思啊？

近年来，利用高性能计算机来进行药物虚拟筛选已经被广泛应用，计算机辅助药物设计可以提高药物研发的成功率，降低研发成本，缩短研发周期，是目前创新药物研究的核心技术之一。随着医药大数据的积累和人工智能技术的发展，运用AI技术并结合大数据的精准药物设计也不断推动着创新药物的发展。在新型冠状病毒的治疗方案中，通过一系列计算机辅助药物生物计算的方法发现一大类药物分子可以有效阻止新冠病毒的侵染，为治疗新冠提供了新

合理药物设计(Rational Drug Design)，是基于结构的药物设计，通过对药物结构和体内靶点相互作用的研究，使药物达到需要的目的，如抑制酶的活性、促进某种物质的释放、阻碍通道等。这过程很大程度上依赖于对靶点和药物三维结构的理解，因此，结构生物学对药物研究产生了深远的影响。对于小分子药物的设计，靶标蛋白-小分子配体的共晶结构（以下简称为“共晶结构”）是药物设计过程中最关键的信息。 共晶结构信息不仅能揭示两者的结合模式和

线上直播，全程无限次回放观看 关于举办CADD药物设计+薛定谔专题+分子动力学模拟GROMACS--AMBER的课程通知 课程一：CADD药物分子相互作用、分子对接、靶点预测专题 1.1CADD药物分子相互作用、分子对接、靶点预测专题 1.2蛋白数据库 1.3蛋白结构分析 1.4小分子化合物 1.5生物分子互作用ⅠAutodock等... 课程二： 薛定谔靶点抑制剂虚拟筛选、共价对接、分子活性预测 1.1蛋白-配体相互作用 1.2柔性对接及基于结构的虚拟筛选 1.3基于药效团虚拟筛选 1.4构效关系模

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人工智能药物设计+新药先导化合物的虚拟筛选 一、人工智能药物设计 1.分子描述符/ / 指纹计算软件（RDKit、OpenBabel、PyBioMed等） 2.结构预处理和数据预处理 3.药物设计中人工智能常用算法简介 4.KNIME软件介绍，特征选择，模型的评价与解释 5.ADMET介绍，KNIME软件构建ADMET模型，ADMET计算软件和实操 6.GRK2抑制剂筛选实践，噪声过滤和相似性搜索，机器学习模型构建和预测，分子对接 二、新药先导化合物的虚拟筛选 1.运用全新筛选策略快速发现新药先导化

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有想学的私聊

物设计系列专题与分子动力学专题 专题一：CADD 系统的讲解在药物研发中应用的多种软件 pymol,chem Draw,autodock,ZDOCK,SYBYL,等 专题二：先导化合物筛选 基于受体基于配体的药效团建模实践及结果分析 专题三：薛定谔 基于结构，基于药效团虚拟筛选（薛定谔）及结果分析 专题四：Amber 专题五：GROMACS 公众号链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8nB5SGnhr395J8LF6727Kw

生物分子互作基础 1.生物分子互作用研究方法 1.1蛋白-小分子、蛋白-蛋白相互作用原理 1.2 分子对接研究生物分子相互作用 1.3 蛋白蛋白对接研究分子相互作用 蛋白数据库 1. PDB 数据库介绍 1.1 PDB蛋白数据库功能 1.2 PDB蛋白数据可获取资源 1.3 PDB蛋白数据库对药物研发的重要性 2.PDB 数据库的使用 2.1 靶点蛋白结构类型、数据解读及下载 2.2 靶点蛋白结构序列下载 2.3 靶点蛋白背景分析及相关数据资源获取途径 2.4 批量下载蛋白晶体结构 蛋白结构分析 2. Pymol

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药物设计专题干货 PDB 数据库使用、蛋白结构分析、同源建模\Autodock分子对接、虚拟筛选、蛋白-蛋白相互作用预测\构效关系分析、基于碎片药物设计等专业技术 生物分子互作基础 1.生物分子互作用研究方法 1.1蛋白-小分子、蛋白-蛋白相互作用原理 1.2 分子对接研究生物分子相互作用 1.3 蛋白蛋白对接研究分子相互作用 蛋白数据库 1. PDB 数据库介绍 1.1 PDB蛋白数据库功能 1.2 PDB蛋白数据可获取资源 1.3 PDB蛋白数据库对药物研发的重要性 2.PDB 数据库的使用 2

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过去几年里，以人工智能为代表的新技术的引入，通过利用自然语言处理、深度学习、机器学习和图像识别等对传统的计算机辅助药物设计带来显著的效率提升，并极大地增加了研发成功的可能性。目前，我国AI药物研发主要应用在药物发现阶段，其中，靶点发现、先导化合物研究和化合物筛选、化合物合成是AI+药物研发最热门的领域，按照应用场景的发展速度来看，未来药物发现、合成或将成自动化程度最高的方向。但是AI药物研发也面临着急需要

人工智能药物设计技术与应用实践研究在线直播实战课程 两阶段（软件基础+案例进阶）教学、班级群跟踪辅导！助力科研我们是认真的，快快加入我们吧！ 1. 分子描述符和分子指纹 2. 分子描述符/指纹计算软件 3. 结构预处理和数据预处理 4. 算法简单介绍和分类 5. KNIME软件介绍 6. 特征选择 7. 模型的评价与解释 7.1 回归模型和分类模型的评价指标7.2 应用域的评估7.3 基于树的模型的解释 8. ADMET介绍 9. KNIME软件构建ADMET模型 10. ADMET计算软件和实操 10.1 ADMET

专题一AIDD内容简介： 一、分子表征及特征提取 1.分子描述符/指纹计算软件 （操作获取分子、计算分子指纹、蛋白质描述符、核酸描述符、相互作用描述符等） 二、结构预处理和数据预处理 三、人工智能药物设计算法和软件 1.算法实现软件与工具 2.KNIME软件 3.基于sklearn、KNIME特征选择4.模型的评价与解释 四、类药性和ADMET评价实践 1.基于人工智能的ADMET虚拟评价方法 ADMET计算资源（ADMETlab、ADMETsar等） 2.KNIME软件构建ADMET模型3.ADMET计算软件和实操 五、GR

【AIDD】人工智能药物设计技术与应用实践 一、分子表征及特征提取、分子描述符/指纹计算软件： RDKit、 OpenBabel、 ChemDes、PyBioMed 操作 二、结构预处理和数据预处理 PyBioMed、ChemSAR、 KNIME 结构预处理；Excel、 KNIME、sklearn数据预处理及注意的问题、 Pandas环境配置以及基本操作、归一化与空值处理 三、常用人工智能药物设计算法和软件： 药物设计中人工智能常用算法简介、常用算法实现软件或工具介绍、KNIME软件介绍、基于sklearn的特征选择、基于KNIME流

时间地点： 2021年06月26日-06月27日 在线直播（授课2天） 2021年07月03日-07月04日 在线直播（授课2天） 培训大纲： 人工智能药物设计技术与应用实践线上专题课程大纲 课程名称 课程内容 分子表征及特征提取 1. 分子描述符和分子指纹1.1 分子描述符和分子指纹概念1.2 分子描述符类别和特点1.3 分子指纹的类别和特点2. 分子描述符/指纹计算软件2.1 分子表示方法和格式2.1.1 SMILES，SMARTS，SDF, MOL, MOL2, PDB2.1.2 JEM Editor, Chemdoodle, ChemAxon, ChemDraw, DrugBank2.2 RDKit简介及

有考研考药物设计的吗？

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【专题一】计算机辅助药物设计 1 生物分子互作基础 2 蛋白数据库 3 pymol软件使用动画制作 4 Swiss-Model 同源建模 5 ChemDraw软件 6 DrugBank、ZINC、ChEMBL等数据库介绍 7 Autodock和薛定谔使用 8 虚拟筛选 9 预测蛋白-蛋白相互作用（ZDOCK） 10 3D-QSAR模型构建（Sybyl软件） 11 基于碎片药物设计（MOE软件） 12 gromacs在药物设计中的作用 【专题二】GROMACS 1 分子模拟基础理论 2 学会编译方法，安装自己的GROMACS可执行程序，并运行一个例子 3 掌握不同体系快速搭建方法，使

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