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BIOVIA 材料工作室 DFTB+
BIOVIA MATERIALS STUDIO DFTB+ 有什么作用？Materials Studio DFTB+ 能够以量子力学精度优化和研究材料的动态特性，但所需时间却大大缩短。可以优化结构，并使用分子动力学研究结构的时间演变。可以计算和可视化能带结构、原子轨道和费米面等特性，从而深入了解材料的电子结构。可以使用群体分析和电子密度来可视化电荷分布。Materials Studio DFTB+ 使用称为 Slater-Koster 文件的参数库来封装材料中元素之间的相互作用。如果元素未参数化，Materials Studio DFTB+ 会包含一项特定的参数化任务来开发新的参数集，从而能够扩展到新系统。
BIOVIA 材料工作室 SYNTHIA
BIOVIA MATERIALS STUDIO 的优势 MS Modeling 是 BIOVIA Material Studio 的建模和模拟套件，可作为 Windows ® 客户端在您的 PC 上运行，并提供全面的 BIOVIA Materials Studio Synthia 系列软件工具。灵活的客户端/服务器计算利用一系列服务器技术的强大功能，访问计算化学和材料科学领域的领先方法，并将结果直接传送到您的桌面。将 BIOVIA Materials Studio Synthia 引入此工具包后，可以轻松利用 BIOVIA Materials Studio 的现有功能，例如研究表文档。全面的电子表格式环境可用于访问、比较和分析结果，并允许存储所有预测，从而轻松跟踪工作。
Biovia Material Studio组件集合
自动化和部署功能企业范围内许多研究人员需要一遍又一遍地计算相同的属性。形成的热量，带隙，弹性常数，振动光谱和溶解性参数是可以通过材料工作室收集自动化的众多计算类型的。自动化消除了人为错误，并减轻了此类计算的乏味。单击按钮，计算了一长串化合物所需的属性，然后查看可自定义报告中显示的结果。与Biovia Pipeline Pilot Web端口结合使用，您还可以通过简单的基于Web的接口将这些计算部门部署到组织中的其他同事。
Biovia Materials Studio概述 - 启动技术
•通过“虚拟筛选”候选物质变化的“虚拟筛查”与物理测试和实验相关的成本和时间减少。•创新过程的加速 - 与物理测试和实验相比，开发新的，更好的性能，更可持续和具有成本效益的材料。•对原子和分子结构之间的关系的基本理解与材料特性和行为之间的关系。•通过采用计算材料科学作为实验室实验的补充，强大的材料信息能力。•与Biovia Pipeline Pilot的材料工作室收藏以及Materialsscript API，自动化和最佳实践共享。
EVIATION 飞机 - 达索系统
©2020 达索系统。 保留所有权利。 3DEXPERIENCE®、指南针图标、3DS 徽标、CATIA、BIOVIA、GEOVIA、SOLIDWORKS、3DVIA、ENOVIA、EXALEAD、NETVIBES、MEDIDATA、CENTRIC PLM、3DEXCITE、SIMULIA、DELMIA 和 IFWE 是达索系统（法国“欧洲公司”（凡尔赛商业登记号 B 322 306 440））或其在美国和/或其他国家/地区的子公司的商业商标或注册商标。所有其他商标均归其各自所有者所有。使用任何达索系统或其子公司的商标均须获得其明确的书面批准。
对碳纳米管生长的研究
生长的纳米管的物理特性取决于石墨烯结构，其中碳原子以圆柱形形状排列。使用Biovia Materials Studio中的显示和表面创建工具检查了TMNP催化剂表面对最终石墨烯结构的模板效应。已经表明，铁（Fe）和钴（CO）的（111）平面的晶格常数和对称性与镍（Ni）的（1-10）平面匹配SWNT石墨烯结构。这表明（111）表面包含Fe和Co纳米颗粒区域，并且（1-10）表面包含Ni区域，并且可以种植其手性的SWNT，其性质可以种植。
应用科学学院
课程内容模块I组成和结构表征X射线衍射（XRD），小角度XRD，粉末衍射，晶格参数，结构分析，应变分析，相位识别，使用Scherer的配方，X射线尺寸分析，X射线X射线，X射线光电子光谱（XPS），X-Ray floaresceppopy（X-Ray floaresceppopy（XPS），X-Ray Enalital Ederscemence（X-Ray Edtrax），ED XRFF），READ（XRFF）。实践1通过XRD（BIOVIA MS和使用相关软件通过相关软件鉴定的晶体结构和相位鉴定）实践2研究通过荧光仪器模块II进行分子光谱研究，用于纳米材料的高级显微镜技术，用于纳米材料田间田间发射扫描电子显微镜（FESEM），ATOMIC SIRORCOPER（FESEM），ATOMIC SICRICOPY（EXOMERIC），scanning tunning tunning tunting tunting tunting tunting trunting tunding trunting sirting sirting trunting trunting trunting sirting rigrecopre （TEM），高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）。
选定的生物活性化合物的分子对接研究...
摘要 阿尔茨海默病 (AD) 是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是大脑中淀粉样β蛋白 (Aβ) 肽的积累。它是最常见的痴呆类型，从轻度记忆丧失开始，导致人与环境进行充分对话和反应的能力严重下降。β-分泌酶-1 (BACE-1) 是参与 Aβ 肽产生的关键酶，使其成为 AD 治疗药物发现的有吸引力的靶点。在此，本研究旨在调查选定的针对 BACE-1 蛋白的生物活性化合物的抗阿尔茨海默病潜力。使用 Pyrx 和 Biovia discovery studio 软件进行分子对接，以预测潜在的选定生物活性拮抗剂以及选定的配体、标准药物和靶蛋白之间的非共价相互作用。BACE-1 靶蛋白与配体对接；他克林、哈尔明、香豆素、小檗碱、吲哚、白藜芦醇、石杉碱、3-氯-R(2)、C(6)-双(4-氟苯基)-3-甲基哌啶-4-酮 (CFMP) 和标准阿尔茨海默病药物多奈哌齐和加兰他敏，然后确定具有最佳结合亲和力的配体。本研究的对接结果表明，当与选定的阿尔茨海默病靶蛋白对接时，白藜芦醇是具有最佳结合亲和力的配体。
通过纳入 3D 配体信息，增强 AI/ML 方法在先导化合物优化过程中的实用性
药物发现中的 AI/ML 方法日趋成熟，其效用和影响可能会渗透到药物发现的许多方面，包括先导化合物发现和先导化合物优化。典型方法利用 ML 模型进行结构-属性预测，并使用简单的基于二维的小分子化学表示。此外，有限的数据（尤其是与新靶点有关的数据）使得难以构建有效的结构-活性 ML 模型。在这里，我们描述了我们最近使用 BIOVIA 生成治疗设计 (GTD) 应用程序的工作，该应用程序可以利用配体蛋白相互作用的 3D 结构模型，即所需特征的药效团表示。使用与 SYK 抑制剂 entospletinib 和 lanraplenib 以及两种不相关的临床 SYK 抑制剂的发现有关的 SAR 数据集，我们展示了如何使用 GTD 有效解决先导化合物发现和先导化合物优化中的几个常见问题。这包括努力利用化学空间约束和在 GTD 中应用进化压力，基于项目中期阶段的数据回顾性地重新识别候选药物分子。此外，关于如何配置 GTD 平台以生成包含来自多个不相关分子系列的特征的分子的研究展示了 GTD 方法如何将 AI/ML 应用于药物发现。
乳杆菌属的差异。在传统和工业蔬菜泡菜之间
Alperönder1，GülceDavutlar 2，Mehmet Ay 1，FerahCömertInder3 *抽象的鞘氨醇激酶（SPHKS）作为脂质激酶，催化鞘氨醇（SPH）（SPH）促成鞘氨酸1-磷酸盐（S1P）的磷酸化。靶向S1P信号通路是许多人类疾病的重要策略。在此，我们评估了药用植物的主要原型生物活性成分，并用类黄酮化合物进行了虚拟筛查研究，然后对靶向癌症治疗进行了分子对接和分子动力学（MD）模拟。通过Biovia Discovery Studio（DS）确定了计算机ADMET和吸毒结果。分子对接和分子动力学（MD）模拟是通过使用过滤的配体的Glide/SP和Desmond进行的。滑行/SP对接结果显示与Xanthohumol（Xn），8-丙烷纳明蛋白（8-PN）和Neobavaisoflavone对SPHK1的结合亲和力更高。三击在靶向SPHK1的特定氨基酸残基之间显示出强氢结合。在gromacs进行的200 ns MD模拟分析期间，SPHK1-XN和SPHK1-XN和SPHK1-Neobavaisoflavone复合物之间没有显着的结构变化。将Xn-和Neobavaisoflavone-蛋白质络合物的平均值与游离SPHK1进行比较，分别为0.2626 nm，0.2589 nm和0.2508 nm。结果，XN和8-PN和Neobavaisoflavone已被确定为SPHK1的潜在抑制剂候选者，以检查进一步的体外和体内研究。