計算機輔助藥物設計WORKSHOP（第三期）

項目介紹

清華大學藥學依托在結構生物學、化學、生物學等方面的突出優勢,結合薛定諤公司在計算化學領域的領先成果設計開發“計算機輔助藥物設計(CADD)”應用課程。自2016年起,已成功舉辦2期，該課程已覆蓋眾多國際大型醫藥公司專業技術人員,已成為相關從業人員的一項必備技能。

2019年第三期WORKSHOP即將舉辦，通知如下：

時? 間：? 10月26日-27日

上? 午: 08:30-11:30、下午: 13:30-16:30

地? 點：? 10月26日,醫學科學樓B323

10月27日,醫學科學樓B416

費? 用:? ?￥1800元/人（注：清華校內師生憑證件號報名免費）

報名及下載方式

第一步、請掃描右側二維碼參與報名；

第二步、報名審核通過后，助教老師電話通知報名成功；

第三步、下載軟件并獲取機器碼（注：一機一碼）；

第四步、10月23日20:00之前務必完成以上準備工作。

繳費信息

開戶名稱:? ? ?清華大學

賬戶名稱:? ? 中國工商銀行股份有限公司北京海淀西區支行

賬號信息:? ? ?0200 0045 0908 9131 550

附言內容:? ? ?2019藥物輔助設計+ 姓名

聯系方式

清華大學藥學院FE中心

馮老師、譚老師

電 話: 010-62799349

手? 機: 18310370865、18801381063

郵 箱: sps-cfe@mail.tsinghua.edu.cn

清華大學藥學院技術支持

韓博士17600327268

馬助教18810399871

主講人介紹

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.

內容介紹

1-1 Maestro Introduction

Maestro是薛定諤多年研究和開發的結晶，是薛定諤所有計算技術的門戶，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據。本教程將探討Maestro對化學家在藥物研發過程中創意的生成和先導化合物的優化階段有幫助的一系列任務和工具。

1-2 Antibody modeling in Bioluminate

BioLuminate是一個全面的用戶界面，利用行業領先的模擬技術和高效的任務組織和工作流程，解決與生物分子設計相關的問題。本教程將介紹BioLuminate提供的抗體的同源建模，從序列自動預測CDR loop區，以及抗體蛋白聚合預測。

1-3 Structure based virtual screening

隨著越來越多的藥物研發項目可以獲得其靶點的高分辨率晶體結構，高性能配體-受體對接作為明確的計算策略，其結果可以豐富化學數據庫中合適的候選先導化合物的比例，從而提高生產力和降低藥物開發成本本。本教程將指導如何生成蛋白質受體網格，將配體對接到受體網格中，并分析對接結果。

1-4 Molecular dynamics

分子和凝聚相系統本質上是動態的，這些系統包括蛋白質- 配體復合物，混合溶劑中的小分子，有機固體以及合成的大分子復合物，分子動力學（MD）模擬作為基本計算工具，通過分析分子和原子水平上的運動，理解關鍵的物理化學現象，為解決許多藥物發現問題以及為應用開發各種新材料打開大門。本教程演示了如何使用分子動力學工具探索小分子和蛋白質-體復合物的構象空間并進行構象靈活性分析。

2-1 Pharmacophore modelling

藥效團建模在過去的25年中證明了其在藥物設計中的價值，在靶標識別，核心遷躍和先導化合物優化方面都取得了成功。通過確定與受體相互作用的化學特征的空間排列，藥效團建模有助于在沒有蛋白質結構的情況下理解未知的結合位點。針對這些特征的虛擬篩選可以有效地鑒定可能結合靶標受體的新化合物和化學型。本教程演示了如何從同類配體組和多樣化配體組中產生藥效團假設，如何使用產生的藥效團假設篩選化合物數據庫。

2-2 WaterMap

Watermap繪制了蛋白質結合位點中水分子的位置和熱力學性質，并以圖形方式顯示計算結果，便于水合位點的可視化，使SAR的解釋更直觀，提供了可能提高先導化合物活性和選擇性的優化設計路線。本教程將演示如何設置watermap計算，分析計算結果，以及根據計算結果來指導化合物的設計。

2-3 Free energy perturbation

由于力場和采樣算法的不斷改進，加上低成本并行計算的實現，自由能計算的結果可以與實驗測定的結合親和力進行有意義的比較。FEP+直觀的用戶界面允許用戶輕松設置所需要的自由能干擾，并且能夠方便的可視化和檢查計算結果。這些進步使得計算機模擬能夠對先導化合物優化提供更好的綜合決策，幫助項目團隊更有效，更成功地開發候選化合物。本教程將探討FEP+計算前重要注意事項，演示如何設置FEP+ 作業和分析FEP+結果。

2-4 Case study

通過這次課程，大家對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表的基于結構藥物研發的數據，講述一個藥物研發的項目。從最早的靶點分析，骨架遷躍到后期基于FEP的先導物優化，貫穿各種模擬方法。

編輯： 會議君