在前期的培训中，我们主要针对常见的基于结构的药物设计方法（如：Docking、FEP 等）的原理和应用进行了介绍。在靶点 3D 结构已知的情况下，这些方法能够更详细地预测小分子配体和靶蛋白间的相互作用，从而对药物分子进行筛选和优化。然而，在实际的药物发现过程中，受限于靶点的特性和实验成本，靶点的 3D 结构信息并不总是可用的。因此，研究人员开发出了各种基于配体的药物设计方法，并发展为一类重要的药物设计工具。其中，最典型的代表既是定量构效关系（ Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR ）方法。
在本期培训中，我们将以基于配体的分子性质预测与筛选：定量构效关系模型为主题，详细介绍定量构效关系（ QSAR ）方法的基本原理，以及 QSAR 方法中重要的理论基础 - 分子表示方法。随后会介绍分子表示方法的最新进展 - Uni-Mol 预训练模型，和基于 Uni-Mol 的 Uni-QSAR 工具。最后，通过实际案例展示 Uni-QSAR 在药物设计流程中的具体操作和注意事项。
希望通过这部分内容的介绍，大家能够掌握 QSAR 方法，并能在实际的研究工作中灵活应用，帮助研究人员更高效地对新化合物进行性质预测和筛选。
活动概况
培训主题：
基于配体的分子性质预测与筛选：定量构效关系模型
培训时间：
2024年11月30日（周六）9:00-11:00
培训形式：
腾讯会议
培训日程：
培训主讲：
参与方式
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关于深势科技
深势科技是国家高新技术企业、国家专精特新“小巨人”企业，在北京、上海、深圳等城市布局研发中心。科研技术团队由中国科学院院士领衔，汇集了超百位数学、物理、化学、生物、材料、计算机等多个领域的优秀青年科学家和工程师，其中博士及博士后在公司成员中占比超过35%。核心成员获得过2020年全球高性能计算领域的最高奖项“戈登贝尔奖”，相关工作入选2020年中国十大科技进展和全球 AI 领域十大技术突破。
