您的购物车当前为空
关键特性:
• 结构多样性最大化与稀有化学型精选
• 所有支架均具有专利新颖性,经专利检索(优势知识产权地位)验证并对照eMolecules数据库进行相似性确认,确保化合物开发前景可期
• 每个支架变异点数量严格控制在2-3个以内,优先选择单环单变异点结构
• 应用多维结构理化过滤器(改良版Lipinski规则、Veber规则等)
• 采用内部药物化学结构过滤系统强化类药性特征

Scaffolds and Scaffold-based Compounds
“骨架”概念在药物化学和药物设计中广泛应用,用于生成、分析和比较生物活性化合物及其类似物系列的核心结构,以寻找新的活性分子。这种基于骨架的设计已成为小分子药物发现的标准方法之一,即首先基于现有数据(高通量筛选、表型或靶点筛选、计算机分子模型等)确定药效团或骨架,随后通过衍生物化合物库筛选出具有最佳效力与选择性、以及良好ADMET特性(化合物系列的苗头化合物至先导化合物优化阶段)的分子。由于骨架可通过算法定义或基于药物化学知识构建,化学视角与计算视角对其的理解往往存在差异。
我们利用1580个分子骨架(包含400个优质骨架)构建了一个包含19.3万个新型小分子的原创化合物库,专为药物化学与药物发现筛选项目服务。我们的化学信息学团队通过有机化学与分析化学方法(以反应为导向的骨架设计)完成骨架筛选与优先级评估,将化学骨架视为具有多个多样性位点的结构核心。通过对这些骨架进行化学修饰,可生成多种中间体/构建单元,再经后续功能化/修饰即可获得终产物(图1)。运用逆合成规则可从化合物集中提取具有合成相关性的化学骨架模板。
关键特性:
• 结构多样性最大化与稀有化学型精选
• 所有支架均具有专利新颖性,经专利检索(优势知识产权地位)验证并对照eMolecules数据库进行相似性确认,确保化合物开发前景可期
• 每个支架变异点数量严格控制在2-3个以内,优先选择单环单变异点结构
• 应用多维结构理化过滤器(改良版Lipinski规则、Veber规则等)
• 采用内部药物化学结构过滤系统强化类药性特征
