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Farò docking molecolare, modellazione qsar e scoperta di farmaci con ml
Ricercatore in Bioinformatica
Specializzato in bioinformatica, biologia computazionale e genomica, colmo il divario fondamentale tra dati sperimentali grezzi e intuizioni biologiche utili. Utilizzando framework computazionali avan...
Informazioni su questo servizio
Accelera il tuo processo di scoperta di farmaci con analisi computazionale rigorosa basata su machine learning e strutture!
Stai lavorando sull'ottimizzazione di lead, profilazione di target o previsione di bioattività? I modelli di machine learning standard spesso non riescono a generalizzare perché si basano su suddivisioni casuali che sovraccaricano le serie chimiche. Fornisco workflow di drug discovery computazionale end-to-end, di livello pubblicazione, personalizzati per il tuo target biologico. Combinando machine learning scaffold-aware (Random Forest, Extra Trees, SVR), AI spiegabile (SHAP) e docking molecolare (AutoDock Vina), ti aiuto a identificare, interpretare e prioritizzare molecole candidate ad alto potenziale, tenendo conto delle mutazioni di resistenza.
FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati di input devo fornire?
Puoi fornire un file CSV, Excel o SDF contenente i tuoi composti con stringhe SMILES e valori di bioattività (come IC50 o pIC50), oppure dammi semplicemente il nome della proteina target e posso curare i dati da ChEMBL per te.
Perché usare la suddivisione scaffold-aware invece di una suddivisione casuale train/test?
Le suddivisioni casuali spesso mettono analoghi chimicamente simili in entrambi i set, portando a una precisione falsamente gonfiata. La suddivisione scaffold testa la vera capacità del modello di generalizzare a strutture chimiche completamente nuove.
I punteggi di docking sono considerati come affinità di binding sperimentali assolute?
No. I punteggi di AutoDock Vina e le analisi di contatto con residui sono usati come segnali robusti di ranking strutturale e prioritizzazione per guidare la selezione sperimentale dei lead.
Quali linguaggi e strumenti di programmazione usi?
La pipeline è costruita usando Python (scikit-learn, RDKit, SHAP) per machine learning e cheminformatica, insieme a AutoDock Vina e Meeko per il docking molecolare.
Cosa riceverò al completamento dell'ordine?
Riceverai script Python ben documentati o Jupyter Notebook, figure ad alta risoluzione (come grafici SHAP e pose di docking) e un rapporto riassuntivo completo dei risultati.
