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Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
对际观察和外部知觉的计算知情区别
虽然互认为具有主要的神经科学意义，但其精确的定义和外部感受的描述仍在争论中。在这里，我们提出了基于传感器效应循环的计算概念的间距和外部感受之间的功能区别。在这种观点下，将感觉输入分类为互认为或外部感受取决于它们所食用的传感器效应环路，以控制身体（生理和生物化学）或环境状态。我们通过检查皮肤温度的感知来解释这种观点的效用，这是区分互认为和外部感受的最具挑战性的案例之一。具体来说，我们提出了概念化的热感应，因为它将体内热状态（包括皮肤）的推断为直接耦合到热调节过程。这种功能性观点强调与调节（控制）的耦合作为感知的定义特性（推理），并将间断的定义与脑体相互作用的当代计算理论联系起来。
用于发现和评估药物设计铅化合物的综合计算方法
在药物发现和发育中，在寻求新型治疗剂中识别铅弹簧的识别。有潜在的是最初的分子，这些分子表现出有希望的针对特定靶标的药理活性，并作为药物开发的基础。IntegrativeComputational方法已成为加快这一复杂的资源密集过程的强大工具。他们能够对庞大的化学图书馆和潜在候选药物的合理设计进行有效的筛查，从而显着加速了药物饮食。本评论论文探讨了铅复合发现和评估中采用的综合计算方法的多层景观。这些方法包括各种技术，包括分子建模，化学形象，基于结构的药物设计（SBDD），高通量筛选，分子动力学模拟，ADMET，ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性和毒性））预测，和Drug-Target-target互动分析。通过揭示精细的计算方法的关键作用，这篇评论突出了它们将发现变成更有效，具有成本效益且以目标为中心的努力的潜力，最终为开发创新的治疗药物铺平了道路，以解决医疗挑战的众多医疗挑战。
超越 IC50 - 酶抑制治疗中药物耐药性的计算动态模型
耐药性是癌症和传染病治疗的一大临床障碍。慢性粒细胞白血病 (CML) 是一种用 Abl1 抑制剂治疗的血癌，通常被视为靶向治疗和耐药性的模型。大约四分之一的患者对一线治疗产生耐药性。耐药性的最常见原因是 Abl1 酶突变。不同的突变型 Abl1 酶对不同的 Abl1 抑制剂表现出耐药性，而导致对各种突变和抑制剂组合产生耐药性的机制尚不完全清楚，因此选择 Abl1 抑制剂进行治疗是一项艰巨的任务。我们开发了一个基于催化、抑制和药代动力学信息的模型，并将其应用于研究三种 Abl1 抑制剂对 Abl1 酶突变体的影响。从这个模型中，我们表明，产物形成率的相对下降（本研究中定义为“抑制降低能力”）比检查突变体的产物形成率或倍数 IC 50 值的大小更能指示耐药性。我们还研究了指导治疗选择的当前想法和实践，并提出了选择可以提高疗效从而对患者结果产生积极影响的治疗方法的新参数。
设计，合成以及新型氧衍生物的生物学和计算评估是Aurora A激酶和SARS-COV-2 SPIKE/HOS
从野生型（WT）或SARS-COV-2的Wuhan变体进行的计算研究中。对接研究表明，配体优选在ACE2受体结合位点结合。这与一些先前的研究相关，揭示配体在ACE2结合位点结合并诱导构象变化，从而影响尖峰/ACE2受体融合的相互作用，从而阻止宿主蛋白识别病毒尖峰的RBD [42-44]。只有两种经过测试的化合物（6G和6i）显示出针对Spike/ACE2融合的活性，与对Aurora A激酶的抑制浓度相比，活动的活性较弱。与多大的
将逆增强学习整合到数据驱动的机械计算模型中：一种新的范式来解码癌细胞异质性
细胞异质性是生物学的无处不在，也是成功癌症治疗的主要障碍。已经出现了几种技术，可以沿轴上量化活细胞中的异质性，包括细胞迁移，形态，生长和信号传导。至关重要的是，这些研究表明，细胞异质性并不是细胞控制系统中随机性或失败的结果，而是多细胞系统的一个可预测方面。我们假设复杂组织中的单个细胞可以作为奖励最大化的药物的行为，而奖励感知的差异可以解释异质性。从这个角度来看，我们将逆增强学习作为一种分析细胞异质性的新方法。我们介绍了详细的实验方法，以测量随时间的时间测量细胞异质性，以及这些实验如何生成由细胞状态和作用组成的数据集。接下来，我们展示如何将逆增强学习应用于这些数据集，以推断单个单元格如何基于异质状态选择不同的动作。最后，我们将逆增强学习的潜在应用引入了三个细胞生物学问题。总体而言，我们期望逆增强学习能够揭示为什么细胞行为异质，并基于这种新理解来识别新型治疗方法。
标题：曲霉DSRNA病毒驱动真菌健身和...
COVID-19大流行强调了迫切需要有效治疗由SARS-COV-2病毒引起的疾病。一种有前途的方法是针对病毒主要蛋白酶（也称为MPRO）的小分子抑制剂的发展。该酶在病毒的复制中起着至关重要的作用，使其成为药物发现的有吸引力的靶标。[3]，[4]在这种情况下，Covid Moonshot努力是一项协作和开放科学计划[5]，旨在发现针对SARS-COV-2主要蛋白酶的药物。该活动利用众包，高通量结构生物学，机器学习（ML）和分子模拟来识别具有有效纳摩尔活性的新化学系列。通过这项努力，获得了对主要蛋白酶的结构可塑性的全面理解，以及多种化学型和大量生化活动数据集的广泛结构活性关系。值得注意的是，该计划通过公开共享所有复合设计，晶体学数据，测定数据和合成分子，实现了一个重要的里程碑，创建了一个大型
使用计算系统生物学方法
Anna Niarakis 1.2 *†，Ostaszewski 3，Alexander Mazein 3，11，Carsten 11，Tobias 12，Felicia Burtcher L. Bhanwar Lal Lal Lal Puni 22，Aure´lien 2，4,5,6，4,5,6，Miguel Ponce-De-De-Leon 25约翰·A·3（John A.
使用计算系统生物学方法识别 COVID-19 疾病机制中的药物靶标
Anna Niarakis 1,2 * , Marek Ostaszewski 3 , Alexander Mazein 3 , Inna Kuperstein 4,5,6 , Martina Kutmon 7 , Marc E. Gillespie 8,9 , Akira Funahashi 10 , Marcio Luis Acencio 3 , Ahmed 3 , Michael Kar iche 1 , Kin A 11 Tobias Czauderna 12 , Felicia Burtscher 3 , Takahiro G. Yamada 10 , Yusuke Hiki 13 , Noriko F. Hiroi 14,15 , Finterly Hu 7,16 , Nhung Pham 7,16 , Friederike Ehrhart 16 , Egenov 17 , Alberto Valli . in Dugourd 17, Francesco Messina 18, Marina Esteban-Medina 19,20, Maria Peña-Chilet 19,20,21, Kinza Rian 19, Sylvain Soliman 2, Sara Sadat Aghamiri 22, Bhanwar Lal Puniya 22, Aure Nal, Helik 22 , Vidisha Singh 1 , Marco Fariñas Ferna ́ ndez 23 , Viviam Bermudez 23 , Eirini Tsirvouli 23 , Arnau Montagud 24 , Vincent Noël 4,5,6 , Miguel Ponce-de-Leon 24 , Dieter 25 , Maier Anger 25 , Benjamin Bayoch . 6 , John A. Bachman 26 , Augustin Luna 27.28 , Janet Piñero 29.30 , Laura I. Furlong 29.30 , Irina Balaur 3 , Adrien Rougny 31.32 , Yohan Jarosz 3 , Rupert W. Overall 3 , Robert Pha Lisa 3 , Lisa Lisa 35 36 , Devasahayam Arokia Balaya Rex 37 , Marija Orlic-Milacic 8 , Luis Cristobal Monraz Gomez 4,5,6 , Bertrand De Meulder 38 , Jean Marie Ravel 4,5,6 , Bijay Jassal 8 , Venkata Satagopam 3,39 , Guanling Goalkeeper , Martin 14 wron 3 , Laurence Calzone 4,5,6 , Jacques S. Beckmann 42 , Chris T. Evelo 16 , Peter D ' Eustachio 36 , Falk Schreiber 11,43 , Julio Saez-Rodriguez 17 , Joaquin Dopazo 19,20, 214 , Martin Alfonso , 24 , 24 , Olaf Wolkenhauer 46,47 , Hiroaki Kitano 48 , Emmanuel Barillot 4,5,6 , Charles Auffray 38 , Rudi Balling 49 , Reinhard Schneider 3