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Medicinally Yielding PRotein Engineering SimulaTOr

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PropPred_191217 リリース

更新履歴

PropPredは、回帰学習を用いた低分子化合物および中分子の物性値予測ツールです。学習済みデータを用いて膜透過係数(LogPa, apparent permeability)、電離を考慮した分配係数(LogD, distribution coefficiene)、溶解度（LogS）の予測値を計算します。
Y. Fukunishi, T. Mashimo, T. Kurosawa, Y. Wakabayashi, H.K. Nakamura, K. Takeuchi. “Prediction of Passive Membrane Permeability by Semi‐Empirical Method Considering Viscous and Inertial Resistances and Different Rates of Conformational Change and Diffusion.” Molecular informatics, 2019:38, 1900071

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