Ik voer moleculair docking en virtuele screening uit voor drug discovery

U
usmanshahid48
U
usmanshahid48
Usman Shahid
Sommige informatie is automatisch vertaald.

Over deze dienst

Automatische vertaling

Ben je een onderzoeker, PhD-student of biotech professional die potentiële drugkandidaten computationally wil identificeren?

Ik ben een computational biology onderzoeker met praktische ervaring in structure-based drug discovery. Mijn laatste jaar onderzoek betrof in silico inhibitor discovery voor CARDS toxin van Mycoplasma pneumoniae, waarbij ik 2 leidende verbindingen uit grote bibliotheken met verbindingen identificeerde met AutoDock Vina, gevalideerd door ADMET en Lipinski/Veber farmacokinetische filters.

Wat ik aanbied:

Target eiwit voorbereiding uit PDB

Moleculaire docking met AutoDock Vina

Virtueel screenen van verbindingenbibliotheken

ADMET & drug-likeness evaluatie (Lipinski, Veber)

Ligand-eiwit interactie analyse (PyMOL)

Duidelijk, publicatieklaar rapport met visualisaties

Tools: AutoDock Vina, PyMOL, UCSF Chimera, RCSB PDB, ChEMBL, SwissADME

Stuur me een bericht voordat je bestelt om je target eiwit en projectscope te bespreken.

Maak kennis met Usman Shahid

Usman Shahid

molecular docking, Ai Driven Drug Discovery,3D models

  • Afkomstig uitPakistan
  • Lid sindsdec 2022
  • Talen

    Engels
I am a computational biology researcher specializing in structure-based drug discovery and molecular docking. I use AutoDock Vina and PyMOL to perform end-to-end virtual screening pipelines — from target protein preparation to ligand docking, interaction analysis, and drug-likeness evaluation using Lipinski and Veber filters. What you get: Target protein preparation from PDB Molecular docking using AutoDock Vina Virtual screening of compound libraries ADMET & drug-likeness evaluation Ligand-protein interaction visualization (PyMOL) Clean report with results and binding scores.

Automatische vertaling