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Cribado virtual GOLD en el descubrimiento de fármacos
En el panteón de los algoritmos de cribado virtual, GOLD (Genetic Optimization for Ligand Docking) del Centro de Datos Cristalográficos de Cambridge (CCDC) destaca como un caballo de batalla de confianza, cuya reputación y fiabilidad se han construido y mantenido durante más de 20 años. Es conocido por su capacidad para predecir con precisión cómo se unen los ligandos a los sitios de unión de proteínas, ayudando a los investigadores a través de las etapas del descubrimiento de fármacos, desde la identificación de los clientes potenciales hasta la optimización de los mismos, para centrarse en los candidatos terapéuticos más prometedores.
En esencia, GOLD utiliza un algoritmo genético para imitar el proceso de selección natural, explorando de manera eficiente el espacio conformacional de…
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A través de ciclos iterativos de generación molecular y poda, GTD refina estos candidatos, pero el proceso evolutivo puede ser opaco y complejo.
Comprender el espacio químico
Para facilitar una mejor comprensión del espacio químico explorado en un experimento y explicar dónde se originaron los nuevos candidatos moleculares, se ha desarrollado una nueva función de visualización. Esta característica, llamada árbol genealógico, proporciona una representación gráfica interactiva del historial de transformación de una…
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GTD refina estos candidatos a través de ciclos iterativos de generación molecular y poda, aunque el proceso evolutivo puede ser opaco y complejo.
Comprender el espacio químico
Para facilitar una mejor comprensión del espacio químico explorado en un experimento y mostrar el origen de los nuevos candidatos moleculares, se ha desarrollado una nueva herramienta de visualización: el árbol genealógico molecular.
Esta funcionalidad ofrece una representación gráfica e interactiva del historial de transformaciones de una molécula. Desarrollada con Angular y D3.js, está diseñada para mejorar la transparencia y la…
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Sin embargo, el experto en formulación de productos de consumo puede descartar inicialmente COSMO-RS como una herramienta útil debido a la complejidad de las mezclas reales. Después de todo, los productos de consumo (como champús, cosméticos o detergentes) a menudo contienen dispersiones altamente estructuradas, así como sustancias complejas que participan en interacciones intrincadas…
