Ik voer moleculaire docking, qsar modeling en ml drug discovery uit
Over deze dienst
Versnel je drug discovery proces met rigoureuze machine learning en structureel gebaseerde computationele analyse!
Werk je aan lead optimalisatie, target profiling of bioactiviteit voorspelling? Standaard machine learning modellen falen vaak in generalisatie omdat ze vertrouwen op willekeurige splitsingen die overfitten op chemische series. Ik lever end-to-end, publicatieklare computationele workflows voor drug discovery op maat gemaakt voor jouw biologische target. Door scaffold-bewuste machine learning (Random Forest, Extra Trees, SVR), explainable AI (SHAP) en molecular docking (AutoDock Vina) te combineren, help ik je om high-potential kandidaat moleculen te identificeren, interpreteren en prioriteren, terwijl ik rekening houd met resistentiemutaties.
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke invoergegevens moet ik aanleveren?
Je kunt een CSV, Excel of SDF bestand aanleveren met je verbindingen, inclusief SMILES strings en bioactiviteitswaarden (zoals IC50 of pIC50), of simpelweg de naam van je target eiwit doorgeven en ik verzamel data uit ChEMBL voor jou.
Waarom scaffold-bewuste splitsing gebruiken in plaats van een willekeurige train/test splitsing?
Willekeurige splitsingen plaatsen vaak chemisch vergelijkbare analogen in beide sets, wat leidt tot een valse verhoging van de nauwkeurigheid. Scaffold splitsing test de werkelijke generalisatiecapaciteit van het model op volledig nieuwe chemische structuren.
Worden docking scores behandeld als absolute experimentele bindingsaffiniteiten?
Nee. AutoDock Vina scores en residue-contact analyses worden gebruikt als robuuste structurele rangschikkings- en prioriteringssignalen om experimentele lead selectie te begeleiden.
Welke programmeertalen en hulpmiddelen gebruikt u?
De pipeline is opgebouwd met Python (scikit-learn, RDKit, SHAP) voor machine learning en cheminformatics, samen met AutoDock Vina en Meeko voor molecular docking.
Wat krijg ik na afronding van de bestelling?
Je ontvangt goed gedocumenteerde Python scripts of Jupyter Notebooks, high-resolutie figuren (zoals SHAP plots en docking poses) en een uitgebreide samenvatting van de resultaten.

