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计算机辅助药物设计

深度参与到客户的新药发现的项目中，为客户提供高效和优质的药物化学设计服务。目前该技术已应用于无晶体结构靶点的同源模建、先导化合物骨架跃迁、基于片段的药物设计、分子对接等实际场景，提高了项目研发的效率和成功率。

基于传统计算机辅助药物设计(CADD）
在新药发现中的应用

通过采用计算机辅助药物设计中的虚拟高通量筛选（VHTS）、基于结构的药物设计（SBDD）、基于片段的药物设计（FBDD）以及定量构效关系（QSAR）可以显著缩短项目的研发时间，提高设计及研发效率进而降低成本。
基于人工智能辅助下的计算机药物设计（AIDD）
在新药发现中的应用

利用人工智能进行新药设计除了可以大幅缩短新药的开发周期，有效提高成功的可能性，还能对药物的活性以及安全性等副作用进行有效的预测。人工智能与药物研发相结合应用的主要场景包括药物靶点预测高通量筛选、药物设计和药物的吸收、分配、代谢、排泄和毒性等重要特性的预测。