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StarDrop™ は、最適なバランスのとれた化合物をすばやく提供します。予測モデルによる最新データから次の合成ターゲットや研究対象に関する意思決定までのシームレスなフローを可能にし、探索プロセスのスピード、効率、生産性の向上を実現します。
R-グループ解析や、クラスタリング、Matched Pair Analysis (マッチドペア解析)、Activity Landscape Analysis (活性ランドスケープ解析) などの計算手法を用いて構造活性相関 (SAR) を解析することで、化合物の最適化を導く貴重な情報が得られます。StarDropは、これらの結果を視覚的に直感的な方法で表示し、誰もが結果を理解し、すばやく結論を導くことができるようにします。
StarDrop は、さまざまな可視化様式を瞬時に適用することができます。複数のグラフを同時に表示でき、そのすべてが相互にリンクされ、基になるデータにもインタラクティブにリンクされているため、複数のプロパティと複合構造間の関係を調べることができます。
StarDrop は客観的で自信をもった決定を手助けします。これはマルチパラメータ最適化に向けたユニークなアプローチで、あなたのプロジェクトに合わせて化合物の優先順位をつけるために、多数のソースから得たデータを統合します。その際、価値のある機会を逃さないように、各データに固有の誤差も考慮します。 高い質を持つ薬物は、ターゲットに対する活性や ADME、安全性等、バランス良く多数の物性値をもつべきですが、しばしば競争的な物性値を含むことや実験値や予測値のもつ誤差により、その予測は非常に挑戦的な課題となっています。StarDrop のユニークな確率的なスコアリングは、マルチパラメータ最適化を実行し、バランスが良い物性値をもつ化合物を特定します。
Card View は、ユニークな方法で化合物を表示します。視覚的に、化合物間の関係を示し、最もバランスのよい化学シリーズや最適化の戦略を強調します。
Glowing Molecule (光る分子) の可視化は、予測された物性値に最も大きな影響を与える化合物の領域を強調表示します。これにより、より改良された物性値を持った化合物の設計を導きます。
Cerella AI プラットフォームの独自の機能を StarDrop 内から直接活用して、革新的なインサイトを明らかにします。
StarDrop の包括的なデータ解析、可視化、化合物設計環境は、CDD Vault、D360、Python スクリプティング、社内およびサードパーティの予測モデルなど、他のインフォマティクスインフラストラクチャとシームレスに連携するように構築されています。
インシリコモデリング、生成化学、3D 設計用のプラグインモジュールや、医薬品設計の拡張コラボレーション、社内外のデータベース統合など、幅広いカスタマイズや統合オプションで、必要なワークフローを構築できます。
発見プロセス全体を通してすべての設計と決定をキャプチャします。StarDrop に記録されたすべての新規化合物の中央登録システムにより、プロジェクトデータを明確に可視化し、すべての関連情報を 1 か所にまとめることでチームの時間を節約します。一元化された共有で共同設計を促進し、機会の損失を回避し、創薬の効率を最大化します。
3D ドッキングおよびアライメントモデルと、創薬データの視覚化、2D SAR 分析、予測モデルを単一のエレガントな環境でシームレスにリンクします。これにより、設計の複数の反復を 3D でリアルタイムに評価できます。返されたポーズを調べることで、主要な結合の相互作用を理解すると同時に、実験やその他の予測方法からのデータも考慮することができます。
構造化されたデータベースクエリを作成、共有、実行するためのユーザーフレンドリーなツールです。視覚化と分析の準備が整った結果を返します。