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(jié)構(gòu)-活性信息，同時能夠輕松挖掘最有意義的數(shù)據(jù)終點。

現(xiàn)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(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)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(xiàn)和開發(fā)工作。

我們將在本次研討會上介紹GOSTAR數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用案例，例如：

1.比較分析基于不同數(shù)據(jù)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(xiàn)中的機器學習方法創(chuàng)建大型和多樣化數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)輔助的骨架分析、構(gòu)效關(guān)系圖譜、活性分布分析。

4.Markush結(jié)構(gòu)空間重疊分析--一個GOSTAR定制化服務(wù)使用案例。

新版GOSTAR的部分數(shù)據(jù)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(jīng)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(lǐng)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(shù)據(jù)庫的高級產(chǎn)品經(jīng)理。

報名方式：

掃碼下方二維碼報名。

即日起，報名參與講座，并轉(zhuǎn)發(fā)微信公眾號相關(guān)推文（講座報名 | 利用全面的SAR數(shù)據(jù)庫 — GOSTAR加速藥物發(fā)現(xiàn)）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~

關(guān)于本次會議的任何問題可聯(lián)系康昱盛官方客服：