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| 製品概要 | 新しい機能 |
StarDrop 7.0 新しい機能 |
バージョン履歴 |
柔軟性が高くユーザーフレンドリーな環境で、すぐに利用可能なビルディングブロックに対して制御しやすくロバストな化学反応を適用し、仮想ライブラリを生成します。マルチパラメータ最適化機能を利用して得られた化合物に優先順位を付けることにより、高品質かつ合成可能な化合物をターゲットとすることができます。反応ベースのライブラリ生成は Nova モジュールの一部であり、化学構造変換による化合物アイデア生成、 Matched Series 解析、および、Scaffold-Based ライブラリ生成機能を補完します。
一元管理された反応式ライブラリ、および、個別反応式ライブラリと連携します。事前定義された120以上の一般的な反応式から選択、もしくは、Sketch and Map ツールを用いて新しい反応式を追加利用することが可能です。
StarDrop データセットからインテグレーションされた社内や商用試薬ライブラリの試薬を選択します。包含基準と除外基準による試薬選択の管理、複数の反応部位を有する試薬の位置選択性を指定することが可能です。
生成物情報を管理し、最適なプロパティを有する生成物を自動選択します。これは、大規模ライブラリで特に役立ちます。注文プロセスを容易にし、最も有望な化合物を合成することが可能となります。各生成物には、対応する試薬の化学構造情報、在庫場所、価格などの情報が注釈として付けられています。新しい Plate Layout ツールの利用により、自動合成の準備として、生成物をプレートに割り当てることが可能です。 詳細はこちらのビデオをご覧ください。
参照化合物の Matched Molecular Pairs Analysis 結果にフォーカスすることにより、新しい最適化戦略の着想を提供し、活性や他のプロパティに大きな変化をもたらす Group または Scaffold の置換を特定します。
Matched Pairs Neighbourhood 機能は、 Card View 画面で 利用可能です。色付きリンクは、参照化合物を含むすべての一致するペアを示し、各構造変換によるプロパティ変化の程度を強調しています。
新しい Matched Pair ラインプロット機能を利用し、対象のプロパティに一貫性のある大幅な改善をもたらす構造変換を容易に特定することが可能です。
StarDrop の操作画面から、Deep Learning 機能を活用します。 Optibrium 社の Deep Learning プラットフォームである Cerella™ に直接アクセスし、従来のケモインフォマティックスとは比べ物にならない規模と精度で、化合物の構造、活性、その他プロパティ間の関係性を見出すことが可能です。
実測データの欠損値を埋め、先を見越して高品質な化合物を明らかにします。データの欠損、不確実性、不正確性による可能性の見落としを回避します。
ターゲットアッセイと化学特性の予測改善のために、最も有効な実測対象を提案します。マルチパラメータ最適化のために、全エンドポイントで仮想スクリーニングを実行します。
詳細はこちらをご参照ください。
柔軟性を高め、より多くの Floating ライセンス情報を入手することが可能となりました。必要なモジュールライセンスのみを適用したり、 StarDrop 利用中に不要となったモジュールライセンスは解除することが可能となり、複数ユーザーが同時に作業できるようになりました。
さらに多くの機能追加および機能改善を行いました。