パトコアの技術ブログ

薬物設計における主要な特性 | 親油性、pKa、および溶解度の予測

薬物設計における主要な特性、親油性、pKa、および溶解度の予測の重要性とその精度について詳しく解説。高性能予測ツールによる正確な分子特性予測の可能性を探る。

EXCELRA社の臨床薬理スペシャリストの一日

Excelra社の臨床薬理スペシャリストが医薬品開発の複雑さとデータの重要性を探る。ビッグデータとAI/MLの革新による医薬品開発の進化に迫る。Excelraの専門知識とサービスに迫る一日の様子。

Trainer Engine : データから予測モデルへの翻訳

機械学習（ML）のライフサイクルは、データの収集、標準化、トレーニング、可視化、トリアージを含む実験、モデルの展開と再トレーニングを経て行われます。Chemaxonは、データの取り込みから前処理、モデリング、レビュー、予測までをサポートするプロセスを開発しました。

卓越したデータをGOSTARで

GOSTARは、アルゴリズムの学習、モデルの設計、結果の検証のために、高品質で一貫した構造、包括的な注釈付きデータセットを提供します。 GOSTARのデータは、製薬会社やバイオテクノロジー会社がAI/MLモデルを構築し、創薬の新たなフロンティアを探索することを支援します。

最新の構造活性相関データを迅速に入手するには

構造活性相関データ（構造式VS活性などの特性データ）は創薬研究において、ドラッグデザインやパテンタビリティーの調査、AI/MLモデルの構築などに不可欠です。 過去に広く研究されたターゲットや適応症については、使用できる既存のデータが大量に存在します。

類似構造検索について

構造類似検索について、類似度計算方法やフィンガープリントについて詳しく解説。MadFastを使用した超高速検索にも触れ、創薬研究における重要性を紹介。Chemoinformaticsの専門家向けの情報。