- ￥105131.90
- 阿拉丁
- 上海
- Lib412080
- 2026年05月29日
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- 文献和实验
- 技术资料
- 英文名：
Natural Organic Compound Library
- 库存：
期货
- 供应商：
上海阿拉丁生化科技股份有限公司
- 规格：
Lib412080-100μl-well
描述及优势
•1106种植物来源的天然有机化合物的独特集合，用于高通量筛选（HTS）和高内涵筛选（HCS）；
•某些化合物已被FDA批准；
•结构多样，具有药用活性且可渗透细胞；
•提供丰富的文档信息，包括化合物结构和生物活性信息；
•验证NMR和HPLC以确保高纯度。
详细信息
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文献和实验Section.01 思路 1：以药找靶 ——天然药物的靶点确定 以药找靶，即已知药物具有活性，寻找药物作用靶点，其核心思路是利用已知的药物或活性分子作为探针，从复杂的生物体系中钓取其直接作用的蛋白质靶点。这种方法在阐明老药新用机制、探索天然产物作用靶点等研究领域中至关重要。 计算机预测 计算机预测通常利用数据挖掘、药效团模型匹配、正反分子对接技术和药物-靶标相似性算法等，识别小分子可能作用的靶点。下面是一些常用的靶标预测网站，有需
，它的适配范围非常广： ➤药物早期先导化合物发现：针对靶点蛋白快速筛选化合物库，大幅降低实验成本； ➤老药新用/药物重定位：预测已上市药物与新靶点的结合能力，拓展适应症； ➤农药研发：筛选针对植物病原菌、害虫关键蛋白的活性化合物； ➤化学生物学研究：解析小分子与蛋白的相互作用机制； ➤天然产物活性挖掘：从天然产物库中快速筛选有潜力的分子。 与传统实验筛选相比，虚拟筛选在以下几个方面具有明显优势： 维度 传统实验筛选 虚拟筛选 周期 通常数月甚至更长
Science 子刊：清华廖学斌、胡小玉等联合团队开发免疫检查点阻碍疗法增敏新方法
chechpoint blockade。该研究结合目前公开的癌症转录组学数据，揭示了 KDM5A 基因的活性是预测癌症患者接受 PD-1 疗法治疗后效果的有力指标。此外，通过建立建立了小鼠肠癌与黑色素瘤的模型，探究了 KDM5A 与 PD-1 治疗效果之间的关联。最终，通过小分子化合物库的建立以及高通量筛选，鉴定得到了一种能够有效提高 KDM5A 与 PD-L1 表达水平的药物前体，并证明其对 PD-1 抗体治疗的促进作用。 研究背景：以往研究多集中于寻找免疫细胞表面的靶点分子，而众所周知，肿瘤细胞也存在显著
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