基于人工智能深度学习和经典算法的药物设计软件MolAICal
使用MolAICal进行药物设计MolAICal简介MolAICal教程MolAICal开发版(Developmentversion)教程MolAICal简介MolAICal可以通过人工智能深度学习和经典算法程序进行药物设计。
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MolAICal教程0. 使用MolAICal进行分子对接1. 使用MolAICal快速进行从头药物设计2. 使用MolAICal的深度学习模型和经典算法程序进行GCGR的从头药物设计3. 使用MolAICal的深度学习模型和分子对接程序进行药物的虚拟筛选4. 使用MolAICal两步实现对Mpro蛋白活性口袋的虚拟筛选5. 使用MolAICal基于NAMD模拟结果计算小分子和蛋白MM/GBSA的教程6. 使用MolAICal计算纳米管和蛋白质孔道半径的教程7. 使用MolAICal进行药物的QSAR计算8. 使用MolAICal软件计算PotentialofMeanForce（PMF）9. 使用MolAICal计算配体和受体结合能力的vinardo打分函数10. 使用MolAICal计算分子合成可行性预测、类药五原则和PAINS的教程11. 根据常数Kd,Ki,pKd或者pKi使用MolAICal计算结合自由能的操作教程12. 使用MolAICal进行配体相似性比较或搜索的操作教程13. 使用PyInstaller打包MolAICal软件深度学习模型“AIGenMols”的例子14. 使用MolAICal将分子切割成片段15. 使用MolAICal和OnionNet模型进行药物亲和力的预测16. 使用MolAICal和Pafnucy模型对药物亲和力进行预测17. 使用MolAICal进行分子生成和药物改造教程18. 使用MolAICal对虚拟筛选结果进行聚类
MolAICal开发版(Developmentversion)教程注意：本部分教程仅适用于MolAICal的开发版本。如果MolAICal的新版本发布之后，下面的教程将移到上面，请在上面部分找到相关教程。19.使用MolAICal进行药物ADMET的预测和分子属性的计算