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化合物虚拟筛选 计算机辅助药物
1000
3年
研锦生物
2度以下
研锦生物可以利用基于靶点或小分子结构的药物设计方法,对可购买化合物、天然产物等 数据库进行虚拟筛选,并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业 和科研院所,可提供一站式的早期药物研发服务,包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、 动力学模拟等,涉及小分子化学药、生物药、中药等多种新药类型,为您提供优质的药物发现服务。
实体的药物筛选方法有严重的缺点:成本高、效率低、速度慢、样品量大、阳性率低 lt; 0.1‰)。相比之下,虚拟筛选(virtual screening, VS)方法具有很大的优势。采用高通量虚拟筛选方法可从大型化合物库(如约20万个化合物的SPECS库,超过1亿个可购买化合物的ZINC库)中迅速筛选出有潜在活性的药物分子,阳性率一般在5%~20%。
我们理解大多数研究者对虚拟筛选准确率低、假阳性率高的诟病,这些问题通常来自于傻瓜式的操作和对研究体系缺乏充分了解。尽管针对药物设计的软件和策略层出不穷,但被运用来寻找到有效的苗头化合物,进而发展成先导化合物,是极其艰难的一件事情。在整个药物发现的过程中,布满了各种陷阱,不少是非常隐秘的。因此,不难理解,由于各种问题导致糟糕的结果是司空见惯的事情了。对一个全新的体系采用单一方法进行虚拟筛选,其准确率往往远低于文献报道的研究结果。研锦生物深谙每种方法都有其固有的缺陷,因此,在充分了解研究体系的情况下,我们通常采用多模型方案与平行和(或)串行的筛选策略,并根据先验的成功概率和后验的命中率仔细挑选策略和设计方案,借助统计学这一强有力的工具,提高我们对筛选策略的成败把握。值得注意的是,我们的专家知识在提高命中率上给了很大帮助,这归功于研锦生物多年积累的丰富经验。
研锦生物在药物的虚拟筛选方面进行过大量研究,有着丰富的实践经验和核心技术。根据具体的研究项目,我们将为客户提供有针对性的高性价比的筛选方案。同时,还可提供小分子化合物库等服务。
【虚拟筛选服务内容】高通量高精度分子对接(Docking)基于形状匹配的分子相似度计算(Shape-based Similarity)基于配体或受体的药效团构建与筛选(Pharmacophore)反向寻靶(Target Fishing)
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