zinc資料庫

㈠ 虛擬篩選常用化合物資料庫庫推薦

虛擬篩選技術在現代葯物研發中扮演關鍵角色，它通過分子模擬技術從海量有機化合物中篩選可能有效的候選葯物，大大減少了新葯發現的成本。這一技術已廣泛應用於針對重大疾病葯物靶標的研究中，從眾多化合物資料庫中發掘生物活性較高的新穎活性先導化合物。為了提升工作效率和節省成本，選擇合適的化合物資料庫至關重要。

市面上存在多種小分子化合物資料庫，包括ZINC、PubChem、DrugBank、ChEMBL、ChemDB、HMDB、BindingDB、SMPDB等，這些資料庫通常包含數十萬至百萬個化合物，是虛擬篩選的常用資源。在眾多資料庫中，選擇適合自身需求的資料庫對於加速葯物發現進程具有重要意義。

常用化合物庫品牌包括Chemdiv、Enamine、Lifechemicals、Specs、Chembridge、Maybridge、Microsource和Vitas-M、Interbioscreen等。不同品牌的化合物庫各有優勢與劣勢。Chemdiv以其140萬庫存分子、多樣性和每年新增20萬以上新分子的能力而著稱，其豐富的虛擬篩選子庫和快速到貨服務受到廣泛歡迎。Enamine擁有100萬以上庫存，烏克蘭總部確保多樣性，但價格相對較高。Lifechemicals庫存充足，庫存不足時可快速完成合成，價格適中，雖較晚進入中國市場，但依然被多個研究單位採用。SPEC是最早進入中國市場的小分子庫供應商，價格最低，但最近有些研究單位發現其化合物更新不及時，溶解性和多樣性有所下降。Chembridge擁有70萬種小分子，根據化合物合成的難易程度分為不同類別，價格相應較高。Maybridge雖然只有6萬種小分子，但因其定價最高，選擇的用戶較少，到貨周期較長。

各化合物庫供應商通常提供優惠政策，即單次購買化合物數量越多，價格越便宜。因此，建議直接使用化合物庫公司自己的電子數據，並在單次篩選中盡量選擇一個公司的分子庫，以避免找不到實體化合物的情況，同時降低化合物單價和運費操作費。

面對虛擬篩選過程中的重復操作，如添加化合物資料庫、調整參數或整合多個資料庫時的麻煩，葯物篩選管理系統（DSMS）應運而生。這款系統提供化合物庫資源管理功能，支持商業資料庫和私人化合物庫的選擇，同時提供虛擬篩選及實體篩選數據管理，實現多樣化數據的整合。DSMS整合虛擬篩選、實體篩選及化合物資源三大模塊，基於相似性原理，幫助用戶查找相似化合物進行生物實驗驗證，並整合篩選過程中的多樣化數據。通過內嵌自主研發的impDraw化學結構編輯器，用戶可以在系統內繪制及編輯化合物結構或反應式。系統還提供強大的查詢功能，支持子結構、精確結構和相似度查詢，每秒可檢索20萬個化學結構。DSMS的虛擬篩選管理功能提供分子拓撲相似和三維形狀相似的篩選方法，快速篩選數百萬化合物只需幾分鍾，支持篩選報告的下載和數據批量保存、導出。實體篩選管理功能則提供化合物及其生物活性篩選數據的管理，支持不同層次的葯物篩選數據管理，包括分子、細胞、動物水平等，實現篩選信息的便捷存儲與快速查詢。

虛擬篩選作為新葯研發的重要工具，選擇合適的化合物資料庫和管理系統是關鍵。葯物篩選管理系統作為專業的篩選管理系統，集成虛擬篩選和實體篩選的系統化管理功能，提供豐富的化合物庫資源，實現一站式科研數據管理，是加速葯物發現進程、提升研發效率的一大利器。通過優化篩選流程和整合多樣化數據，DSMS為新葯研發提供高效、便捷的解決方案。

㈡ 化學結構式檢索在哪個資料庫可以實現

化學結構式檢索可以在許多資料庫中實現，其中最常用的是Chemical Abstracts Service（CAS）資料庫。

CAS資料庫是一個全球領先的化學品信息提供商，提供了大量的化學物質信息，包括化學名稱、分子式、結構式、物性數據等。用戶可以通過CAS登記號、化學名稱、分子式等多種方式進行檢索，並可以獲得詳細的化合物信息和相關文獻。

2、應用於日常生活

化學在我們的日常生活中有很多應用。我們使用的化妝品、清潔劑、消毒劑、葯物等都含有化學成分；我們吃的食物也受到化學過程的影響，發酵、烹調、保存等。通過學習化學，我們可以更好地理解這些產品的成分和作用，以及如何正確使用它們以獲得最佳效果。化學也可以幫助我們更好地理解環境保護和可持續發展的問題，污染控制、能源利用等。

3、培養解決問題能力

學習化學不僅可以幫助我們更好地理解物質世界和日常生活，還可以培養我們的解決問題能力。化學實驗是化學學習的重要組成部分，通過實驗我們可以觀察和測量化學反應的結果，並使用這些結果來解決問題。我們可以使用化學反應來制備新的物質，或者使用化學反應來檢測物質的性質。這些解決問題的方法不僅可以幫助我們更好地理解化學知識，也可以幫助我們在其他領域中解決問題。

㈢ 求助如何在ZINC資料庫Asinex供應商那裡訂購葯品

zinc網站上有說明的，看說明，根據自己的需要選擇，全部下載是不現實的，除非你電腦比較強勁，計算速度非常快，否則這么多化合物，要計算很久的。

㈣ Schrodinger虛擬篩選案例：FDA批准葯物重定位（老葯新用）

虛擬篩選技術在葯物研發中扮演著重要角色，尤其在「老葯新用」策略中，它能快速識別具有特定靶點活性的化合物。本文以美國食品葯品監督管理局（FDA）批準的葯物為案例，展示如何使用Schrodinger軟體進行ALK激酶靶向虛擬篩選。

選取具有清晰葯代動力學數據和已知毒性和ADME性質的FDA批准葯物作為研究對象，有助於葯物從定位發現新的靶標，解釋葯物的毒副作用，同時，其結構清晰、合成路線可查、購買方便，是理想的篩選對象。本文將帶領讀者完成一個實際案例，即利用Schrodinger完成ALK激酶的虛擬篩選。

蛋白質處理方面，選用具有高解析精度（1.90 Å）的ALK與克唑替尼復合物結構作為篩選模板。通過使用Schrodinger中的Get PDB功能獲取結構。隨後，利用Protein Prepare Wizard處理下載的結構，確保結構的完整性與准確性。在分析結合模式時，識別關鍵氨基酸（Met1199、Glu1197），它們與克唑替尼形成氫鍵，位於蛋白質的鉸鏈區，通常為ATP競爭性抑制劑的關鍵位點。在設置對接盒子與作用限制時，基於關鍵氨基酸進行對接盒子設定，並在氫鍵限制中指定篩選的化合物需要與這些氨基酸形成氫鍵。

接著，准備FDA批準的小分子虛擬庫，可以利用ZINC資料庫或DrugBank資料庫獲取。虛擬篩選階段，使用Ligand Dock軟體，設置合適的對接方式和氫鍵限制，運行虛擬篩選過程。篩選結果顯示，ZINC11592964與ALK激酶的結合能高（-8.758），其結構與洋紅黴素類似物具有較高得分，洋紅黴素是一種具有較強抗腫瘤活性的蒽環類抗生素，能夠抑制DNA復制和修復，以及RNA和蛋白質合成。進一步檢查其與ALK激酶的相互作用，發現與Met1199形成氫鍵，與Glu1210形成鹽橋，與Leu1122也有氫鍵相互作用。此外，二羥丙茶鹼也能與ALK激酶相互作用，其與Met1199形成氫鍵相互作用，末端的羥基與Arg1253形成氫鍵，還與水分子相互作用，形成水橋。

本文通過實際案例展示了如何利用Schrodinger軟體進行ALK激酶靶向虛擬篩選，識別具有潛在活性的化合物。通過虛擬篩選，我們不僅能夠發現可能的活性分子，還能加深對現有葯物作用機制的理解，為「老葯新用」策略提供科學依據。