Eseguirò docking molecolare e screening virtuale per la scoperta di farmaci

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Pakistan

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Chimico computazionale, docking molecolare, GROMACS MD e QSAR ML

Ciao, sono Sareer Ahmad, un chimico computazionale e freelance in cheminformatica. Ho un MSc in chimica fisica e lavoro come insegnante di chimica senior, oltre a sviluppare modelli di docking moleco...
Informazioni su questo servizio

Aiuto ricercatori, startup e studenti a trasformare una proteina target e un insieme di composti candidati in previsioni di binding classificate e difendibili.


Utilizzando AutoDock Vina, eseguo docking molecolare basato sulla struttura: preparazione di proteine e ligandi, configurazione della grid box intorno al sito di binding, esecuzioni di docking e visualizzazione delle pose di binding in PyMOL. Per set di composti più grandi, eseguo screening virtuale batch e restituisco una tabella di affinità di binding classificata, così puoi prioritizzare quali molecole perseguire sperimentalmente.


Il mio background è in chimica computazionale e fisica (MSc, Chimica Fisica), con esperienza pratica in studi di docking e dinamica molecolare, incluso un workflow di docking e MD su EGFR. Lavoro anche con GROMACS per la validazione MD, così un risultato di docking può essere seguito da una breve simulazione per verificare la stabilità della pose.


Cosa ottieni: un riassunto chiaro dei metodi, immagini delle pose di binding, una tabella di risultati classificata per lavori multi-ligando e comunicazione onesta — ti dirò chiaramente se il tuo target o set di ligandi ha limitazioni note invece di promettere risultati che il docking da solo non può garantire.


Contattami con il tuo proteina (ID PDB o file di struttura) e ligando(i) prima di ordinare.

Dominio:

Machine Learning

Altro

Expertise:

Analisi predittiva

Linguaggio di programmazione:

Python

R

Strumenti:

Quaderno jupyter

Tecnologia:

Python

scikit-learn

Quaderno jupyter

Modelli e metodi:

Machine Learning

Apprendimento supervisionato

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