DMTAリード最適化: 科学とプロジェクト管理の統合
DMTAリード最適化についての重要性と成功要因について解説します。科学とプロジェクト管理の統合がプロ...
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ChEMBL vs. GOSTAR －データの多様性と化合物の網羅性
医薬品開発におけるADMEデータの重要性とGOSTARとChEMBLの比較。データの多様性と網羅性の...
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DMTA(Design-Make-Test-Analize)サイクル内のCROとの協業
CROとの協業によるDMTAサイクルの効率化と仮説追跡プラットフォームを活用した研究加速についての詳...
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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。...
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低分子の物性を予測するためのローカルモデルとグローバルモデル
低分子物性を予測するローカルモデルとグローバルモデルの比較。適用範囲と予測力のバランス、モデル選択の...
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特許でクレームされる構造とは？- 特許文献解析へのMMP変換の応用例
新薬の設計と最適化には、創造性と知識の両方が必要です。Matched Molecular Pairs...
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科学的仮説の構築-化合物の最適化のために
2023年5月23日のDesign Hub記事では、科学的仮説の重要性と化合物最適化のプロセスについ...
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pKaや溶解度の予測値は、現実と比較してどうなのか？
pKaや溶解度の予測精度を評価。創薬セットでの結果を通じて、Chemaxonの予測ツールの高い精度と...
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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A...
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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...
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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...
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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...
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