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库设计
这些化合物是通过两个基于ChEMBL数据库中最活跃的模板化合物(SGLT2抑制剂)的贝叶斯模型来选择的。第一个模型基于FCFP6指纹,第二个模型基于ECFP6。分子描述符,如LogP、分子量、氢键供体和受体数、旋转键数、环数和分子极性表面积,被用于构建模型以提高准确性。在最后阶段,OTAVAchemicals筛选化合物库根据这些模型进行了筛选,并选择了得分最高的化合物。因此,钠葡萄糖协同转运体2靶向库中的化合物与典型钠葡萄糖协同转运体2抑制剂的物理和结构参数相匹配,并包含了与SGLT2结合所需的重要分子片段。该库为抗糖尿病药物发现项目提供了良好的基础。