會議詳情：

藥物研發(fā)人員通常需要確保獲得盡可能廣泛的結構-活性信息，同時能夠輕松挖掘最有意義的數據終點。

現邀請各位藥物研發(fā)行業(yè)人員參加我們在11月17日舉辦的網絡研討會，了解GOSTAR如何通過提供標準化的化合物-靶標親和力數據以及全面的藥代動力學、藥效、代謝、安全性和毒性信息，賦能藥物化學家和AI/ML科學家的藥物發(fā)現和開發(fā)工作。

我們將在本次研討會上介紹GOSTAR數據庫的應用案例，例如：

1.比較分析基于不同數據規(guī)模的訓練機器學習算法--一個案例研究。

2.為藥物發(fā)現中的機器學習方法創(chuàng)建大型和多樣化數據集的意義--一個使用案例。

3.使用GOSTAR情報平臺建立藥物化學特定工作流--數據輔助的骨架分析、構效關系圖譜、活性分布分析。

4.Markush結構空間重疊分析--一個GOSTAR定制化服務使用案例。

新版GOSTAR的部分數據覆蓋率統(tǒng)計:

會議時間：

11月17日（周四）15：00-16：00

嘉賓介紹：

Nishanth Kandepedu博士，Nishanth Kandepedu 是一位經驗豐富的藥物化學家。在加入Excelra的GOSTAR團隊之前，他在南非開普敦大學藥物研發(fā)中心（H3D）的MedChem小組工作了5年，先是做博士后，后來擔任首席科學官，領導默克公司和Medicines for Malaria Venture全球健康項目的藥物化學工作，提供候選臨床前藥物。他先后獲得藥學學士學位，Vellore Institute of Technology和ENSCCF（印度和法國）的藥物化學碩士學位，以及Blaise Pascal大學（法國）的生物有機化學博士學位。

Nishanth目前擔任GOSTAR數據庫的高級產品經理。

報名方式：

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即日起，報名參與講座，并轉發(fā)微信公眾號相關推文（講座報名 | 利用全面的SAR數據庫 — GOSTAR加速藥物發(fā)現）至朋友圈集30個贊反饋至官方客服，可享2天全庫在線查詢版本試用~

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