期刊信息
主办:沈阳药科大学;中国药学会
主管:辽宁省教育厅
ISSN:1005-0108
CN:21-1313/R
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0.190283
数据库收录:
文摘杂志;北大核心期刊(2017版);化学文摘(网络版);中国科学引文数据库(2011-2012);中国科学引文数据库(2013-2014);中国科学引文数据库(2015-2016);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);日本科学技术振兴机构数据库;中国科技核心期刊;期刊分类:药学
期刊热词:
研究论文
Excelra向劳伦斯利弗莫尔国家实验室提供小分子药
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】印度海得拉巴2020年5月19日 /美通社/ -- 全球领先的数据和分析公司Excelra将根据一项为期三年的协议,向劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)提供GOSTAR。GOSTAR是一个小分子医药化学情报数据库
印度海得拉巴2020年5月19日 /美通社/ -- 全球领先的数据和分析公司Excelra将根据一项为期三年的协议,向劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)提供GOSTAR。GOSTAR是一个小分子医药化学情报数据库,可为药物设计项目提供支持。该平台将帮助加速“医学治疗研发计划”(ATOM)联盟更快实现目标,将药物发现周期从六年大幅缩短到一年。
Excelra将授予ATOM联盟旗下成员LLNL对GOSTAR的完全访问权限。GOSTAR数据库非常庞大,包含约800万个小分子发现化合物以及约40,000种临床前/临床候选药物和已批准的药物。除了定期更新数据外,Excelra还将根据需要,为人工智能(AI)和机器学习(ML)建模提供专门的管理支持和数据准备服务。
GOSTAR是世界上最大的小分子医药化学情报平台,包含对数百万种化合物的全面概述,将化学结构与生物学、药理学和治疗作用联系在一起。它能够有力推动药物发现的早期阶段和优化阶段。
LLNL 生物信息学家兼ATOM 研发团队负责人Jonathan Allen表示:“为支持计算建模工作,对实验数据进行组织和整合管理是ATOM临床前药物发现流程的关键环节。我们期待能充分利用GOSTAR和Excelra的专业知识来改善以数据为驱动的小分子性质预测。”
Excelra 化学服务总监Raveendra Dayam说:“GOSTAR帮助药物发现研究人员掌握小分子与代表广阔生物学空间的药物靶点之间已知且定量的相互作用。很高兴与LLNL达成合作,我们将大力支持他们的药物设计平台,缩短药物发现周期。”
文章来源:《中国药物化学杂志》 网址: http://www.zgywhxzz.cn/zonghexinwen/2021/0209/425.html
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