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虚拟筛选是药物筛选技术的一个发展方向，是实体药物筛选的有效补充。实体的药物筛选方法有 严重的缺点：成本高、效率低、速度慢、样品量大、阳性率低（<0.1%）。相比之下， 虚拟筛选（virtual screening,VS）方法具有很大的优势。采用高通量虚拟筛选方法可从大型化合物库 （如约20万个化合物的SPECS库，超过3千万个可购买化合物的ZINC库）中迅速筛选出有潜在活性的药物 分子，阳性率一般在5%-20%。
陶素生化可以利用基于靶点或小分子结构的药物设计方法，对可购买化合物、天然产物等 数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业 和科研院所，可提供一站式的早期药物研发服务，包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、 动力学模拟等，涉及小分子化学药、生物药、中药等多种新药类型，为您提供优质的药物发现服务。
虚拟筛选分类
根据虚拟筛选的方式可以分为两类，即正向筛选和反向筛选。
询价及订购
虚拟筛选技术服务是一种个性化定制的创新型的科研服务，每个项目需经评估后才能确定 对应的分析方案和价格，如有需求请联系我们的工作人员，我们即刻为您解答和服务。
chembridge服务简介
据统计数据显示，成功研制一种新药需要约10—12年的时间，耗资10亿—15亿美元。 计算机辅助药物设计技术能通过干涉新药发现流程，大量降低研发成本和时间，增加社会经济效益， 目前，国内外利用CADD辅助药物设计工具取得了非常了不起的成绩。
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国内外计算机辅助药物设计成功的例子
| 心血管 | PFA受体 | 3D-QSAR | 3个分子活性超过银杏内酯 | 上海药物所 |
| 心律失常 | 钾离子通道 | 3D-QSAR | 结构新颖的活性分子超过Dofetlide， 1个化合物已通过动物和毒性试验，并转让给一医药公司 | 上海药物所 |
| 心律失常 | 钾离子通道 | 虚拟筛选 | 从小分子库中找到抗心律失常的天然产物；找到活性比TEA高1000倍的化合物 | 上海药物所 |
| 老年性痴呆 | 乙酰胆碱酯酶 | 从头设计和虚拟筛选 | 找到活性为nM数量级的抑制剂 | 上海药物所 |
| 老年性痴呆 | β分泌酶 | 虚拟筛选 | 在国际首次找到有机小分子抑制剂，活性为μM，可作为先导结构进一步衍化 | 上海药物所 |
| 肿瘤 | 酪氨酸激酶 | 虚拟筛选 | 找到有一定活性的新结构类型抑制剂 | 上海药物所 |
| 肿瘤 | MMP | ZBG设计 | 找到活性为nM数量级的抑制剂 | 上海药物所 |
| 神经系统 | FKBP12 | 虚拟筛选、组合库设计 | 有10个表现出高于或与接近于阳性对照化合物FK-506 | 军科院药物所 |
| 肿瘤 | BCL-2 | 虚拟筛选、组合库设计 | 发现了具有诱导细胞凋亡和抗肿瘤新生血管形成的药物先导化合物 | 军科院药物所 |
| 关节炎 | 磷脂酶A2 | 从头设计、虚拟筛选、3D-QSAR | 找到结构新颖活性与阳性化合物相当的化合物 | 北京大学化学系 |
| Dorzolamid | 碳酸酐酶 | Merck Sharp and Dohme(Harlow, UK) | ||
| Saquinavir | HIV蛋白水解酶 | Roche(Welwyn, UK) | ||
| Relenza | 神经氨酸苷酶 | Biota (Melbourne, Australia) | ||
| AG85,AG337,AG331 | 胸腺核酸合成酶 | Agouron (La Jolla, CA, USA) | ||
| Ro466240 | 凝血酶 | Roche (Basel, Switzerland) | ||
| Gleveca | Abl-酪氨酸激酶 | Novartis (Basel) |
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靶向性和专一性化合物库（Targeted and Focused Libraries）
*螺环化合物库（Spirocycles Library）：超过3万个高品质类先导化合物和类药性螺环化合物。这类螺环往往见于天然产物中。* Kinase Targeted Libraries：含KINASet Library和 KINACore Library两个子库。- KINASet Library：从EXPRESS-Pick Collection中由计算机通过基于配体药效团的筛选挑选出的超过1.2万个化合物。经虚拟验证，它们均有可能与激酶的ATP结合位点结合。- KINACore Library：从CORE Library中经多种方法挑选出的1万个小分子化合物，它们拥有超过420个核心骨架，高新颖性和高hit-to-lead几率。* 焦距中枢神经化合物库（CNS Focused Libraries）：提供CNS-MPO Library和CNS-Set Library两个子库。- 中枢神经多参数优化化合物库（CNS-MPO Library）：针对各化合物的血脑屏障通透性（通过clogP，clogD，MW，TPSA，HBD和pKa等6个关键指标评估）、清除率（根据CYP介导的代谢分析）、安全性（根据多非利特结合的抑制分析）进行了优化筛选。- CNS-Set Library：精选了超过61,000种类药性小分子化合物，这些化合物是通过理化性质分析和虚拟计算筛选出来的，具有更高血脑屏障穿透率和口服生物利用度。这个CNS定向库是专为研究中枢神经系统疾病的研究人员而设计的，它提供了一个预先选定的集合，其理化性质符合血脑屏障穿透和口服可用，类药性小分子药物的要求。* GPCR化合物库（GPCR Library）：超过9千个新颖化合物，它们拥有经模拟内源多肽配体的β发卡基序而设计的一系列GPCR相关的骨架。已有GPCR的激动剂和拮抗剂从该库中被筛选鉴定出。* 靶向离子通道的化合物库（Ion Channel Targeted Libraries）：同样分为IONSet Library和IONCore Library两个子库。IONSet Library由根据已发表的药效团信息及配体门控（5HT3，GABA，glycin，nAChR 和PCP ）和电压门控（钠、钾、钙）离子通道信息挑选的7千个化合物组成；IONCore Library则由拥有320个母核结构的6000个化合物组成。* 靶向核受体的化合物库（Nuclear Receptor Targeted Library）：由三千个化合物组成，它们具有与已知的具有细胞核激素受体活性的化合物相似的3D药效团指纹图谱。
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