GAIA - Generative Derivatives & Analysis of Amazonian actives
GAIA Geração de derivados e Análise Inteligente de Ativos Amazônicos
connecting…

FREE & OPEN RESEARCH PLATFORM

Amazonian Actives,
from Molecule to Candidate

GAIA is an integrated platform for computer-aided drug discovery: ADMET prediction, molecular docking, re-docking validation, molecular dynamics and AI-driven generation of new derivatives — with a focus on Amazonian biodiversity and neglected diseases.

8Integrated modules
100%Free & open source
UFAMBrazilian academic research
0 moléculas sem limite de quantidade
MOL2, SDF, MOL, PDB ou PDBQT · vários de uma vez
Nome do trabalho
Como reconhecer este trabalho depois

Uma triagem de docking pode levar horas. Assim que ela abre, o trabalho ganha um link permanente aqui embaixo: pode fechar a aba e voltar por ele quando quiser.

Arquivos brutos a guardar

A planilha final sempre traz os resultados de TODA molécula da lista. Isto só decide se o material bruto por trás de cada uma (a pasta inteira do Vina, com as poses; ou o JSON cru do ADMET-AI) também fica guardado — numa biblioteca de milhares de moléculas, guardar de todas costuma esgotar o disco sem necessidade, já que o que de fato se usa depois é a planilha e, no máximo, as poucas moléculas mais promissoras.

Digite ou cole um SMILES para ver a estrutura.

Sobre este projeto

Esta plataforma integra a Tese de Doutorado de Douglas Emanuel Mota de Souza, desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Inovação Farmacêutica (PPGIF) da Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF) da Universidade Federal do Amazonas (UFAM).

Autor principal
Douglas Emanuel Mota de Souza Doutorando · PPGIF/FCF/UFAM Currículo Lattes ORCID 0009-0001-9409-8701
Orientação
Profa. Dra. Fernanda Guilhon-Simplicio PPGIF/FCF/UFAM Currículo Lattes ORCID 0000-0001-9528-746X
Iniciação científica
Micael Davi Lima de Oliveira Currículo Lattes ORCID 0000-0002-1832-0542 Odoiza Naftaly Magalhães da Silva Lins Currículo Lattes
Ferramentas de terceiros
AutoDock Vina · RDKit · ADMET-AI · 3Dmol.js Caixa de busca pelo método LaBOX (RyanZR, MIT)
Douglas Emanuel Mota de Souza Fernanda Guilhon-Simplicio Micael Davi Lima de Oliveira Odoiza Naftaly Magalhães da Silva Lins Quatro pessoas, em Manaus.

Documentação técnica da API em /docs

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