教程丨如何利用深度学习快速进行ADMET预测？

一个理想的药物应当以恰当的方式进入人体，合理地分布于各组织器官，以不立即丧失活性的方式代谢，通过适当的方式消除，并且确保没有毒性。这些过程密切关联，覆盖了从给药到消除的全部体内过程。

而传统的ADMET性质评估通常放在生物活性确认之后。如若在此阶段发现候选药物性质不理想，药物化学家就要面临新一轮的分子设计与合成，甚至项目研究的彻底终止，从而浪费大量的人力、物力、财力。据估计，1990年代ADMET性质缺陷所致的药物损失高达50%，这提醒我们提前预知候选分子的ADMET（吸收-分布-代谢-排泄-毒性），无疑将大大提升药物研发的效率。

如何通过深度学习

快速进行ADMET预测？

MaXFlow分子模拟与人工智能平台

仅3个步骤就能完成ADMET性质的预测！

1

搭建ADMET工作流

打开MaXFlow主界面，登陆到工作界面

快速搭建ADMET预测的工作流

2

上传待预测分子结构

读取数据文件，选择想要预测的分子

选择ADMET预测参数即可开始预测

3

得到预测结果

工作流运行完成，查看组件报告，包括：预测的结果和分子的原子贡献图

预测结果包括：血脑屏障透过性，LogP以及对眼睛的毒性等；原子贡献图可以通过点击编辑进行其他分子的原子贡献图的切换。

MaXFlow将繁琐的深度学习代码简单化，既利用了深度学习的强大学习能力又达到了高效便捷的目的，让AI不再难不可及。

MaXFlow

全新的

分子模拟与人工智能平台

MaXFlow让生命科学家和材料科学家能够用最简便最快速的方式，应用模拟科学家实践的最新模拟计算和人工智能模型对创新进行机理指导和实验预测。

· 轻松构建3D模型 

· 提高建模效率

· 提高数据获取效率

· 兼容各类算法

· 降低AI模型使用门槛

· 可共享模型

· 加快研发速度

· 降低研发成本

申请体验

分子模拟与人工智能平台

近期推荐

案例丨Q&A