Realizaré docking molecular y cribado virtual para descubrimiento de fármacos

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Usman Shahid
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Acerca de este Servicio

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¿Eres investigador, estudiante de doctorado o profesional de biotecnología que busca identificar posibles candidatos a fármacos mediante métodos computacionales?

Soy investigador en biología computacional con experiencia práctica en descubrimiento de fármacos basado en estructuras. Mi investigación del último año incluyó el descubrimiento in silico de inhibidores para la toxina CARDS de Mycoplasma pneumoniae, identificando 2 compuestos principales a partir de grandes bibliotecas usando AutoDock Vina, validados mediante filtros ADMET y de farmacocinética Lipinski/Veber.

Lo que ofrezco:

Preparación de proteínas objetivo desde PDB

Docking molecular usando AutoDock Vina

Cribado virtual de bibliotecas de compuestos

Evaluación de ADMET y similitud a fármacos (Lipinski, Veber)

Análisis de interacción ligando-proteína (PyMOL)

Informe claro, listo para publicación, con visualizaciones

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

Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para discutir tu proteína objetivo y el alcance del proyecto.

  • Herramienta

    • Python

  • Tipo de gráfico

    • Comparación

Conoce a Usman Shahid

Usman Shahid

molecular docking, Ai Driven Drug Discovery,3D models

  • DePakistán
  • Miembro desdedic 2022

  • Idiomas

    Inglés
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.

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