清華大學(xué)藥學(xué)依托在結(jié)構(gòu)生物學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)等方面的突出優(yōu)勢(shì),結(jié)合薛定諤公司在計(jì)算化學(xué)領(lǐng)域的領(lǐng)先成果設(shè)計(jì)開發(fā)“計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)(CADD)”應(yīng)用課程。自2016年起,已成功舉辦2期，該課程已覆蓋眾多國(guó)際大型醫(yī)藥公司專業(yè)技術(shù)人員,已成為相關(guān)從業(yè)人員的一項(xiàng)必備技能。

 

2019年第三期WORKSHOP即將舉辦，通知如下：

時(shí)  間

10月26日-27日    

上午: 08:30-11:30、下午: 13:30-16:30

地  點(diǎn)

10月26日,醫(yī)學(xué)科學(xué)樓B323

10月27日,醫(yī)學(xué)科學(xué)樓B416

費(fèi)  用

￥1800元/人（注：清華校內(nèi)師生憑證件號(hào)報(bào)名免費(fèi)）

 

 

Hubert Li

Hubert got his B.S. in bioengineering from UCSD. He then received his Ph.D. in biological sciences from City of Hope where he used computational approaches to study various aspects of GPCRs (ligand binding, transmembrane dynamics, and activation). In 2010 he achieved first place in GPCR Dock 2010 competition. He joined Schr?dinger in 2016 as senior scientist. He is working out of the San Diego office.

 

Jianxin Duan

Jianxin got his M.S. in chemical engineering from Lunds University, Sweden. He received Ph.D. in biophysics and biochemistry from Karolinska Institute, Sweden. During that time he focused on applying MD in various biomolecular interactions such as multimer folding, protein-DNA interactions etc. He joined Anterio Consult and Research GmbH, Mannheim as post-doctoral fellow working in virtual screening and optimization against a sugar binding protein. In 2006 he joined Schr?dinger and currently he is currently Director of Scientific Support.

 

 

1-1 Maestro Introduction

 

Maestro是薛定諤多年研究和開發(fā)的結(jié)晶，是薛定諤所有計(jì)算技術(shù)的門戶，它不僅僅是直觀有效完成工作的用戶界面，還可以幫助研究人員組織和分析數(shù)據(jù)。本教程將探討Maestro對(duì)化學(xué)家在藥物研發(fā)過程中創(chuàng)意的生成和先導(dǎo)化合物的優(yōu)化階段有幫助的一系列任務(wù)和工具。

 

1-2 Antibody modeling in Bioluminate

 

BioLuminate是一個(gè)全面的用戶界面，利用行業(yè)領(lǐng)先的模擬技術(shù)和高效的任務(wù)組織和工作流程，解決與生物分子設(shè)計(jì)相關(guān)的問題。本教程將介紹BioLuminate提供的抗體的同源建模，從序列自動(dòng)預(yù)測(cè)CDR loop區(qū)，以及抗體蛋白聚合預(yù)測(cè)。

 

1-3 Structure based virtual screening

 

隨著越來越多的藥物研發(fā)項(xiàng)目可以獲得其靶點(diǎn)的高分辨率晶體結(jié)構(gòu)，高性能配體-受體對(duì)接作為明確的計(jì)算策略，其結(jié)果可以豐富化學(xué)數(shù)據(jù)庫中合適的候選先導(dǎo)化合物的比例，從而提高生產(chǎn)力和降低藥物開發(fā)成本本。本教程將指導(dǎo)如何生成蛋白質(zhì)受體網(wǎng)格，將配體對(duì)接到受體網(wǎng)格中，并分析對(duì)接結(jié)果。

 

1-4 Molecular dynamics

 

分子和凝聚相系統(tǒng)本質(zhì)上是動(dòng)態(tài)的，這些系統(tǒng)包括蛋白質(zhì)- 配體復(fù)合物，混合溶劑中的小分子，有機(jī)固體以及合成的大分子復(fù)合物，分子動(dòng)力學(xué)（MD）模擬作為基本計(jì)算工具，通過分析分子和原子水平上的運(yùn)動(dòng)，理解關(guān)鍵的物理化學(xué)現(xiàn)象，為解決許多藥物發(fā)現(xiàn)問題以及為應(yīng)用開發(fā)各種新材料打開大門。本教程演示了如何使用分子動(dòng)力學(xué)工具探索小分子和蛋白質(zhì)-體復(fù)合物的構(gòu)象空間并進(jìn)行構(gòu)象靈活性分析。

 

2-1 Pharmacophore modelling

 

藥效團(tuán)建模在過去的25年中證明了其在藥物設(shè)計(jì)中的價(jià)值，在靶標(biāo)識(shí)別，核心遷躍和先導(dǎo)化合物優(yōu)化方面都取得了成功。通過確定與受體相互作用的化學(xué)特征的空間排列，藥效團(tuán)建模有助于在沒有蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的情況下理解未知的結(jié)合位點(diǎn)。針對(duì)這些特征的虛擬篩選可以有效地鑒定可能結(jié)合靶標(biāo)受體的新化合物和化學(xué)型。本教程演示了如何從同類配體組和多樣化配體組中產(chǎn)生藥效團(tuán)假設(shè)，如何使用產(chǎn)生的藥效團(tuán)假設(shè)篩選化合物數(shù)據(jù)庫。

 

2-2 WaterMap

 

Watermap繪制了蛋白質(zhì)結(jié)合位點(diǎn)中水分子的位置和熱力學(xué)性質(zhì)，并以圖形方式顯示計(jì)算結(jié)果，便于水合位點(diǎn)的可視化，使SAR的解釋更直觀，提供了可能提高先導(dǎo)化合物活性和選擇性的優(yōu)化設(shè)計(jì)路線。本教程將演示如何設(shè)置watermap計(jì)算，分析計(jì)算結(jié)果，以及根據(jù)計(jì)算結(jié)果來指導(dǎo)化合物的設(shè)計(jì)。

 

2-3 Free energy perturbation

 

由于力場(chǎng)和采樣算法的不斷改進(jìn)，加上低成本并行計(jì)算的實(shí)現(xiàn)，自由能計(jì)算的結(jié)果可以與實(shí)驗(yàn)測(cè)定的結(jié)合親和力進(jìn)行有意義的比較。FEP+直觀的用戶界面允許用戶輕松設(shè)置所需要的自由能干擾，并且能夠方便的可視化和檢查計(jì)算結(jié)果。這些進(jìn)步使得計(jì)算機(jī)模擬能夠?qū)ο葘?dǎo)化合物優(yōu)化提供更好的綜合決策，幫助項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)更有效，更成功地開發(fā)候選化合物。本教程將探討FEP+計(jì)算前重要注意事項(xiàng)，演示如何設(shè)置FEP+ 作業(yè)和分析FEP+結(jié)果。

 

2-4 Case study

 

通過這次課程，大家對(duì)于比較常見的模擬方法有了一定的了解。最后我們將使用已發(fā)表的基于結(jié)構(gòu)藥物研發(fā)的數(shù)據(jù)，講述一個(gè)藥物研發(fā)的項(xiàng)目。從最早的靶點(diǎn)分析，骨架遷躍到后期基于FEP的先導(dǎo)物優(yōu)化，貫穿各種模擬方法。

 

 

報(bào)名二維碼

第一步：請(qǐng)掃描下方二維碼參與報(bào)名；

第二步：報(bào)名審核通過后，助教老師電話通知報(bào)名成功；

第三步：下載軟件并獲取機(jī)器碼（注：一機(jī)一碼）；

第四步：10月18日20:00之前務(wù)必完成以上準(zhǔn)備工作。

 

 

 

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