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库设计:
为构建这一以RNA为核心的筛选库,采用了与通过二维相似性搜索构建的RNA聚焦库相同的已知RNA结合化合物训练集,以此建立贝叶斯模型。该方法旨在运用贝叶斯分类学原理,从已验证活性的化合物中甄别出“优质”分子。贝叶斯模型的构建过程融合了分子指纹(圆形FCFP6指纹)与分子特性(包括分子量、氢键受体数量、氢键供体数量、分配系数对数、极性表面积、可旋转键数量及环状结构数量)两大要素。
接下来,将开发的贝叶斯模型应用于Life Chemicals高通量筛选化合物库,以筛选靶向RNA的化合物。从结果集中过滤掉含有PAINS(泛筛选干扰化合物)及具有“不良”和反应性基团的分子。最终,筛选出超过1000种类药性化合物。