• 小分子药物开发

    化合物筛选受体蛋白

反向筛选靶点蛋白服务

发布日期👶🏻:2024-12-16

发布者: 意昂4平台

 

反向筛选靶点蛋白服务介绍


1 产品概述

本产品具有显著的技术优势和服务特点。首先♋️,本产品具备极高的高效性和灵活性🚎,通过先进的高通量计算平台,可以快速完成成千上万次的化合物与蛋白对接筛选🪺,显著缩短研究周期👬🏻。其次,本产品支持个性化定制,研究者可根据项目需求选择特定的化合物库和蛋白靶点库,或动态调整筛选参数,确保结果更符合实际研究需求。此外🚂,服务中采用最前沿的建模技术(如AlphaFold)生成高精度蛋白结构,确保对接分析的准确性➡️。最后🧚🏻,结合能分析和结合模式的可视化展示,不仅为靶点蛋白验证提供了强有力的支持🛀🏽,还为后续的化合物优化和药效研究奠定了基础⚂。综合来看🚴🏽‍♂️,该服务为生物科学研究者提供了一种高效、可靠且数据丰富的靶点预测工具,有助于推进药物研发💶、机制探索和生物技术创新🚣🏿。

2 产品筛选流程

    2.1 构建化合物模型和目标靶点蛋白文库

获取完整的化合物数据,包括分子结构、理化性质及成药性参数🤟👆🏼,确保筛选的可靠性,并使用ChemDraw绘制化合物三维结构模型。获取所有目标靶点蛋白的氨基酸序列🦛,精准建模后🐙⚉,去配体、去离子和加氢处理,转换文件格式待用。

    2.2 分子对接筛选

AutoDock Vina以最严格的参数完成大批量的分子对接🕵🏿‍♂️,计算化合物与所有靶标蛋白的结合能🏙,并按照结合能高低进行排序🔼𓀗。

    2.3 可视化展示结合构象(可选项目)

使用DiffDock🧜、NeuralPlexer深入分析目标化合物-靶点蛋白的结合构象,按照置信度高低分析最佳结合模式,分析化合物基团与靶点蛋白氨基酸残基之间的连接🍲,指导后续化合物修饰,提高活性和稳定性🫳🏽,减少药物毒性。

3 拟交付结果

1

化合物的三维结构模型

2

靶标蛋白数字文库信息🏄,包括蛋白质序列🗺、PDB文件及建模评分

3

化合物与所有候选蛋白的结合能原始数据

4

全数据Excel表格及项目服务报告

5

(可选项目)

化合物与靶标蛋白的五种结合构象及对应的置信度得分🧘🏽,

并可视化展示最佳构象


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