伴随着人工智能在众多行业领域的广泛应用及其带来的颠覆性变革，软件的开发模式、方式和实践也将发生巨大的变化。 5月17-18日，2024 AI+研发数字峰会（AiDD）上海站即将重磅开幕。峰会设置了15个主题论坛，策划60+精彩议题内容，邀请到了来自北京大学、清华大学、上海交通大学等高校的技术专家以及微软、阿里巴巴、百度等知名企业的一线从业者，从大模型开发到应用等多个层面进行深入分享、

利用深度学习优化中药复方益气解毒方对胶质母细胞瘤靶点的药物设计研究 1. 引言 1.1 研究背景与意义 1.1.1 胶质母细胞瘤的治疗现状 1.1.1.1 胶质母细胞瘤的流行病学 1.1.1.1.1 全球与地区发病率对比 1.1.1.1.2 年龄与性别分布统计 1.1.1.2 传统治疗手段的局限性 1.1.1.2.1 手术治疗的限制与挑战 1.1.1.2.2 化疗与放疗的副作用分

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AlphaFold3｜万字长文解读 AlphaFold3预测所有分子相互作用准确结构 AlphaFold3 自2021年AlphaFold2问世以来，科研工作者们便开始利用这一蛋白结构预测模型来详细描绘众多蛋白质的结构、探索新药。近日，Google DeepMind公司推出了其最新产品，AlphaFold3模型。该模型不仅能够预测蛋白质结构，还能对核酸、小分子、离子以及化学修饰等和蛋白组

UniProt搜索胶质母细胞瘤相关蛋白：从UniProt数据库查找胶质母细胞瘤相关的蛋白质数据是一个很好的开始，这可以帮助你识别与疾病相关的关键蛋白。 疾病与中药交集分析：研究中药（如益气解毒方）与胶质母细胞瘤的关系，结合西药及其他数据库如GeneCards的数据，这有助于揭示潜在的治疗机制或药物靶标。 调控网络分析：通过分析调控网络，可以了解哪些转录因子、信号通路在胶质母细胞瘤中扮演重要角

文章目录 计算机辅助药物设计AIDD【小分子专题】AIDD概述及药物综合数据库学习机器学习辅助药物设计图神经网络辅助药物设计自然语言处理辅助药物设计药物设计与分子生成 计算机辅助药物设计【蛋白质专题】蛋白质数据结构激酶-Kinase相似性学习基于序列的蛋白质属性预测基于结构的蛋白质属性预测蛋白质-配体相互作用预测PLI 计算机辅助药物设计AIDD【小分子专题】 AIDD概述及药

“AI for Science”作为科研范式的重大改变，给生命科学机理探索和药物研发带来变革性的洞见和视角的同时，也带来更丰富的研究工具和研究方法。以计算生物、计算机辅助药物设计（CADD）、AI药物发现（AIDD）为代表的计算驱动手段相继在生物机理的探索、靶标发现和精准医疗、药物发现与设计等领域取得了显著的进步。AI4S与生物计算分论坛，聚焦探索AI与生命科学、药物研发的深度融合，报告嘉宾在蛋白

CADD(Computer Aided Drug Design):计算机辅助药物设计，依据生物化学、酶学、分子生物学以及遗传学等生命科学的研究成果，针对这些基础研究中所揭示的包括酶、受体、离子通道及核酸等潜在的药物设计靶点，并参考其它类源性配体或天然产物的化学结构特征，以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的相互作用，考察药物与靶点的结构互补、性质互补等，设计出合