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USP30化合物库

USP 30 library

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产品编号 DP7690

ChemDiv 的USP30化合物库包含10000种筛选化合物。

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产品编号 DP7690

USP30化合物库

规格

  • 1 mg
  • 100 μL x 10 mM (in DMSO)
  • 250 μL x 10 mM (in DMSO)
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产品描述 产品描述

关键步骤:

  • 清除具有不良特性的化合物:
  • 用于清除 PAINS 的子结构过滤器。
  • 使用不符合医疗化学要求的智能过滤器。
  • 以机器学习模型为虚拟筛选,使用 AutoDock Vina 进行对接:
  • 利用 ChEMBL32 数据库中的 USP30 活动数据建立 ECFP 指纹的机器学习模型 - 选择 10-20K化合物。
    使用 Qed 和多样性选择 (MaxMin 算法) 来筛选 (对接) 多样性和更高质量的结构。
  • 使用 AutoDock Vina 对接 7K 最佳化合物。
  • 根据估计的能量和配体效率 (LE) 作出最终选择。
    发现具有新型化学类型的非共价USP30抑制剂。
    关键决策/细节:
  • 对所有可用的ChemDiv小分子库1.6M进行筛选,以获得PAINS、REOS和MedChem(包括Lipinski Ro5)结果,得到950K个结构。
  • 使用ChEMBL32中的USP30活性数据构建了初始筛选的机器学习模型:基于13个描述符(包括例如cLogP、NumHDonors、NumHAcceptors、MolWt、MaxPartialCharge、拓扑指数Kappa3)建立的逻辑回归模型对CatBoost模型(使用所有可用描述符)在训练集上表现最为显著(可能过度拟合)。
  • 使用逻辑回归模型筛选出最有可能是USP30活性的100K结构,其中结构的QE[1]>0.5用于进一步处理。
  • 最后,使用MaxMin算法(ECFP2048)选择了一组10K最多样化的化合物。
    基于结构的筛选
  • 选择了两个PDB结构进行建模。
  • 5OHP与双泛素底物和催化C77A替换l 8D0A与小分子共价抑制剂(于2023年发布)。
  • 定义结合口袋的环构象在结构上明显不同。
  • 对每个受体模型进行AutoDock Vina对接。
  • 最后,化合物显示与<7 kcal/mol的结合(由Vina估计),并且至少一个受体的LE >= 0.3。
    保留了模型,得到2680个前瞻性化合物。

Packaging And Storage | TargetMol 包装和储存

  • 可选用DMSO耐受的96/384孔板或2D 条形码编码管;
  • 干粉蓝冰运输,DMSO溶液干冰运输;
  • 排布:96孔板:1st & 12th 空白对照,384孔板:1st & 2nd & 23th & 24th空白对照。

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