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ChemDiv的Akt激酶选择性抑制剂库是一个利用先进机器学习技术设计的扩展集合。它采用基于配体的方法,在识别潜在的Akt激酶抑制剂时提供了高水平的选择性。该库中的化合物因其多样性而被选中,重点关注不同的Murcko骨架,这是一种识别复杂分子中核心结构的方法。这种方法确保了广泛的结构变异,增加了识别新型有效抑制剂的可能性。专注于Akt激酶,该库成为药物发现研究中的宝贵资源。研究人员可以探索这一集合,寻找潜在的治疗剂,特别是在PI3K/AKT/mTOR通路失调的情况下。在库的创建中使用机器学习不仅加快了发现过程,还提高了针对Akt激酶的精确度,有望为各种疾病提供更有效和更安全的治疗方法。