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抑制剂 & 激动剂

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化合物筛选库

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荧光染料

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  • HY-L152
    5,107 compounds

    19F-NMR 已被证明是基于片段的药物发现 (FBDD) 中研究蛋白质结构和相互作用的一种检测模式。19F 在核磁共振检测中表现出很高的灵敏度,其化学位移和对配体结合的敏感性使其成为一种有价值的基于片段的药物发现方法。F (氟)-片段与靶蛋白结合后可用于 19F-NMR 检测,可作为基于片段的药物发现的有效 19F-NMR 工具。

    MCE 可以提供 5,107 种含氟片段化合物,这些化合物均符合 “类药 3 原则 (RO3)”,即分子量 ≤300 Da,氢供体 (H-donors) ≤3,氢受体 (H-acceptors) ≤3,cLogP ≤3。MCE 含氟片段化合物库是先导化合物的重要来源。

  • HY-L032
    23,340 compounds

    基于片段的药物开发(FBDD)非常适合先导化合物及功能探针的发现,片段化合物可以覆盖广阔的化学空间,也更易于后期进行结构优化。以片段化合物为基础的药物开发在制药行业已经相当成熟,已经有多种药物进入临床试验,其中vemurafenib和venetoclax两种药物已经获得批准上市。FBDD在学术界也同样具有很强的吸引力,尤其FBDD可以应对一些新颖,较难成药的靶点,这些靶点通常在现有的高通量筛选化合物库中没有有效的可与之匹配的化合物。

    MCE 可以提供 23,340 种片段化合物,这些化合物均符合“类药3原则(RO3)”,即分子量≤300 Da,氢供体(H-donors)≤3,氢受体(H-acceptors)≤3,cLogP ≤3。MCE片段化合物库是先导化合物的重要来源。

  • HY-L917
    5,000 compounds

    RNA 在生命活动调控的各个方面发挥着重要作用。随着对疾病机制的深入研究,RNA 的表达、剪切、翻译、稳定性调控等过程已成为疾病干预的新型靶点。通过小分子药物调节这些过程,可以为代谢疾病、遗传疾病和肿瘤患者提供新的治疗模式。

    MCE 计算团队收集了 PDB、R-BIND、ROBIN 和内部数据库中的已知 RNA 靶向小分子作为阳性数据集,并从 ROBIN 中收集了非靶向 RNA 的小分子作为阴性数据集。基于 GeminiMol 预训练模型,对这些分子进行编码,并通过 Mordred 计算了 1700+ 分子描述符作为模型的输入。接着用 13 个深度学习模型对这些数据进行学习,所有模型都取得了良好的训练结果,AUROC均超过0.75。选择分类效果最好的 Finetune 模型(AUROC值:0.82,预测准确率:0.76)对 HY-L901P 进行筛选。进一步基于StaR Rules(cLogP≥1.5,Molar Refractivity≥4,Relative Polar Surface Area≤0.3)进行再过滤,最终获得 5,000 个具有潜在 RNA 相互作用活性的小分子化合物。该库同时具备结构多样性,是 RNA 靶向药物开发的有利工具。

  • HY-L920
    25000 compounds
    随着人口老龄化和竞争压力的增加,中枢神经系统退行性疾病已变成现代社会严重的医学问题,例如帕金森病、阿尔兹海默症、脑肿瘤和多发性硬化。 CNS MPO 评分是药物化学界比较公认的算法,该方法是Pfizer基于上市的CNS药物和其开发过的CNS药物总结出的CNS MPO规则,涉及六种基本理化性质(ClogP、ClogD、MW、TPSA、HBD和pKa),以概率的方式前瞻性地调整CNS的药物属性,包括高渗透性、低P-gp外排倾向、低代谢清除率和高安全性,提高了CNS药物进入临床的成功率。 CNS MPO化合物库是基于CNS MPO算法计算,筛选CNS MPO打分大于5的化合物集合,专门针对中枢神经系统(CNS)药物发现而设计。
  • HY-L0065V
    47,360 compounds
    A unique collection of 47,360 novel small molecules with high CNS MPO (Central Nervous System Multiparameter Optimization) scores. The CNS-active molecules which are able to penetrate blood-brain barrier (BBB) were low polar surface area, low degree of possible hydrogen bond formation and low ClogP values.
  • HY-L0122V
    1,122 compounds
    Several CNS multi-parameter scoring approaches have been reported: CNS-MPO, CNS-MPO V.2, CNS-TEMPO, which suggesting an algorithm to predict CNS-ike properties of new chemical entities. We have applied these scoring algorithms to select macrocycles satisfying multiple cut-offs and structural desirability criteria. The resulting set consists of 1,122 macrocyclic compounds with CNS-MPO > 4, CNS-MPO.v2 > 4, and CNS-TEMPO < 4 for CNS-related drug discovery and research.
  • HY-L903
    5,400 compounds

    基于片段的药物发现(FBDD)作为发现新药的有力方法,已备受制药行业和学术界关注。 在近期上市的药物结构中,sp3 中心和立体中心的比例显著增加,研究者们对高三维度(3D)和富含 Fsp3 中心的片段库颇感兴趣。

    MCE 3D 多样片段库由 5,400 个非平面片段分子组成(平均 Fsp3 值为 0.58),超过4,700个片段至少包含一个手性中心。本库设计的关键元素是 3D 结构、多样性、生物反应性等。另,库中化合物在保证高sp3中心和 3D 结构优势的同时,还有效提高了片段潜在生物活性,为基于片段的药物发现提供了更高的片段命中优化概率,增加了找到创新命中的可能性。

  • HY-L032V
    22,864 compounds
    A unique collection of 22,864 fragment compounds for high-throughput screening (HTS).
  • HY-L154
    3,455 compounds

    共价抑制剂是一种可以通过共价键特异性结合靶蛋白并抑制其生物学功能的小分子。虽然长期以来,共价靶向在药物发现中一直处于次要地位,但随着越来越多关于此类药物成功用于临床的报道,共价药物正逐渐得到认可。目前,半胱氨酸是多种共价药物中最常见的共价氨基酸残基,各种能与半胱氨酸发生反应的弹头正在被开发出来,为共价药物开发提供了关键的砌块结构。

    为了满足针对半胱氨酸的共价抑制剂的开发需求,MCE收录了3,455种包含不同靶向半氨酸共价弹头的片段化合物。MCE半胱氨酸靶向共价片段库主要使用以下共价弹头设计而成:Acrylamides、Propiolic acid ester、 Dimethylamine functionalized acrylamides、 Chloroacetamides、 Acrylonitrile、2-Cyanoacrylamide、 Aziridine, Haloacetamide等。所有化合物均符合RO3 原则,可以用于基于片段的共价药物设计

  • HY-L153
    4,920 compounds

    共价抑制剂是一种可以通过共价键特异性结合靶蛋白并抑制其生物学功能的小分子。虽然长期以来,共价靶向在药物发现中一直处于次要地位,但随着越来越多关于此类药物成功用于临床的报道,共价药物正逐渐得到认可。目前,半胱氨酸是多种共价药物中最常见的共价氨基酸残基,各种能与半胱氨酸发生反应的弹头正在被开发出来,为共价药物开发提供了关键的砌块结构。

    为了满足针对半胱氨酸的共价抑制剂的开发需求,MCE收录了4,920种包含不同靶向半氨酸共价弹头的小分子化合物。MCE半胱氨酸靶向共价化合物库主要使用以下共价弹头设计而成:Acrylamides、Propiolic acid ester、 Dimethylamine functionalized acrylamides、 Chloroacetamides、 Acrylonitrile、2-Cyanoacrylamide、 Aziridine, Haloacetamide等。

  • HY-L904
    1,168 compounds

    MCE Drug Fragment Library 由 1,168 个药物片段组成。这些药物片段来自 2,946 个 FDA 已批准的药物分子。同一药物的不同片段可以出现在其他药物中,这些片段和 PK/PD 性质存在一定的相关性,基于片段的筛选可以为后续优化结构预留出足够的化学空间。该化合物库是 FBDD(基于片段的药物设计)药物筛选的必备工具。

  • HY-L0104V
    1,900,000 compounds
    UORSY New Generation Screening Library contains about 1,900,000 compounds. The library is a revolutionary collection of lead-like molecules with outstanding structural quality and diversity—New Generation Screening Library (NGSL). Its core is decorated with interesting building blocks, including important medicinal fragments such as peptide bonds, amino groups and hydroxyl groups. and designed for discovery of new Voltage-gated calcium channel blockers.
  • HY-L0058V
    54,080 compounds
    A unique collection of 54,080 small molecules targeting G protein coupled receptors (GPCRs) used in GPCR screening for various research and drug development projects.

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