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4月23日1:30
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人工智能可提高新发效率，每年为全球节约540亿美元的药物研发费用。具有较好ADMET和体内PK性质的化合物才具备更高的临床发展潜力。
4月23日美国Simulations Plus公司化学信息部总监David Miller将在上海张江，通过分享应用案例，演示如何在早期药物研发中，采用机器学习的方法改善化合物的ADMET和PK性质，并进行化合物的结构优化。
时间
2019年4月23号，周二13:50-16:00
地点
中兴和泰酒店202&203会议室
浦东新区张江科苑路866号(近高科中路)
地铁2号线张江高科站2号口出，步行10分钟即到
非上海听众
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报告人
David Miller
美国Simulations Plus, 化学信息部总监
许尤新
上海，技术支持
议程
13:30-13:50 注册
13:50-14:00 开幕
14:00-14:30 许尤新
应用案例中所涉及软件的功能介绍（中文）
14:30-16:00 David Miller
采用机器学习的方法提高化合物的ADMET和PK性质及应用案例（英文）
建议参会人员
药物化学，CADD，新发早期人员
费用和方式
线下免费公开课（报名已截至）
讲师简介
David Miller
化学信息部总监，美国Simulations Plus
超过20年化学信息软件的编程、开发与应用经验，2005年加入美国Simulations Plus，带领团队开发了ADMET性质预测软件、药物设计软件等，根据全球制药企业、学术单位的反馈不断完善机器学习的方法。
1993年于斯坦福大学取得学士学位，1997年在加州大学旧金山分校取得生物物理学博士学位。
许尤新
技术支持，上海
已成功实施多个药物的建模与模拟工作，如化合物的性质预测，提高生物等效性成功率。苏州大学药学硕士，加入之前，有3年的药物研发经验。
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