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124

抑制剂 & 激动剂

19

化合物筛选库

7

荧光染料

26

生化试剂

10

多肽产品

1

MCE 试剂盒

17

天然产物

3

同位素标记物

没找到您心仪的产品?我们拥有更多针对信号通路的抑制剂、激动剂、调节剂

您还可以尝试以下方式,我们的专业人员为您服务

Cat. No. Product Name
  • HY-L917
    5,000 compounds

    RNA 在生命活动调控的各个方面发挥着重要作用。随着对疾病机制的深入研究,RNA 的表达、剪切、翻译、稳定性调控等过程已成为疾病干预的新型靶点。通过小分子药物调节这些过程,可以为代谢疾病、遗传疾病和肿瘤患者提供新的治疗模式。

    MCE 计算团队收集了 PDB、R-BIND、ROBIN 和内部数据库中的已知 RNA 靶向小分子作为阳性数据集,并从 ROBIN 中收集了非靶向 RNA 的小分子作为阴性数据集。基于 GeminiMol 预训练模型,对这些分子进行编码,并通过 Mordred 计算了 1700+ 分子描述符作为模型的输入。接着用 13 个深度学习模型对这些数据进行学习,所有模型都取得了良好的训练结果,AUROC均超过0.75。选择分类效果最好的 Finetune 模型(AUROC值:0.82,预测准确率:0.76)对 HY-L901P 进行筛选。进一步基于StaR Rules(cLogP≥1.5,Molar Refractivity≥4,Relative Polar Surface Area≤0.3)进行再过滤,最终获得 5,000 个具有潜在 RNA 相互作用活性的小分子化合物。该库同时具备结构多样性,是 RNA 靶向药物开发的有利工具。

  • HY-L026
    2,639 compounds

    新药研发是一个耗时且成本高昂的开发过程。与新药研发相比,药物重定位 (也称为老药新用) 具有很多优势,比如开发风险低,投入成本少等。临床期药物具有明确的活性及作用机制,安全性较高,非常适合老药新用的研究。

    MCE 收录了 2,639 种临床化合物,涉及抗肿瘤、抗感染、抗炎,神经疾病等多个研究领域。这些化合物都具有详细的临床阶段、研究领域及靶点等生物信息。

  • HY-L026P
    3,277 compounds

    新药研发是一个耗时且成本高昂的开发过程。与新药研发相比,药物重定位 (也称为老药新用) 具有很多优势,比如开发风险低,投入成本少等。临床期药物具有明确的活性及作用机制,安全性较高,非常适合老药新用的研究。

    MCE 收录了 3,277 种临床化合物,涉及抗肿瘤、抗感染、抗炎,神经疾病等多个研究领域。这些化合物都具有详细的临床阶段、研究领域及靶点等生物信息。MCE 临床化合物库 Plus 是对临床化合物库 (HY-L026) 的进一步补充,添加了一些低溶液稳定性和溶解度的化合物 (Part B),具有更强的筛选能力。补充的化合物均以粉末形式提供。

  • HY-L0067V
    52,935 compounds
    A unique collection of 52,935 diverse compounds designed for discovery of novel hits in immuno-oncology therapeutic area has been offered.
  • HY-L177
    984 compounds

    抗体抑制剂是具有与原始治疗性抗体相同活性的化合物,可作为阳性对照用于药物效果评估等研究,同时也可以辅佐验证靶点蛋白的功能活性。这些抗体抑制剂具有体内活性,能通过阻断或中和靶蛋白达到一定的生理功能,这些靶蛋白包括 CD20、HER2、EGFR、VEGFR、TNF-α 等。在药物筛选中,可以开展基于抗体抑制剂的筛选,从而鉴定靶向目的蛋白、目标疾病的活性化合物。

    MCE 可以提供 984 种抗体抑制剂,可以用于癌症、免疫、感染等热门研究领域药物开发。

  • HY-L0065V
    47,360 compounds
    A unique collection of 47,360 novel small molecules with high CNS MPO (Central Nervous System Multiparameter Optimization) scores. The CNS-active molecules which are able to penetrate blood-brain barrier (BBB) were low polar surface area, low degree of possible hydrogen bond formation and low ClogP values.
  • HY-L002
    3,287 compounds

    感染是病原体侵入人体所引起的局部组织和全身性炎症反应,会对人体产生一定损害。常见的病原体包括细菌,真菌,病毒,寄生虫,支原体等。当病原体侵入人体后,一般机体细胞会迅速通过免疫识别系统激发免疫调控信号产生免疫应答,从而抵抗外界微生物的入侵。

    MCE 提供 3,287 种抗细菌、抗病毒、抗真菌及抗寄生虫等抗感染化合物,可以用于抗感染药物的高通量筛选及抗感染领域的其他研究。

  • HY-L030
    950 compounds

    内源性代谢物的组成受蛋白质组和基因组以及环境,生活方式,药物和潜在疾病等因素的影响。因此,代谢产物被认为是疾病发生的最直接反映,因为它们在生物标本中的丰富度往往与致病机制直接相关。近年来,代谢组学方法已被采用或建议用于各种研究领域,包括药物开发、神经科学、农业、食品和营养以及环境科学。

    MCE 收录了 950 个人内源性代谢物,这些代谢物全部来自于人体组织,并且具有较好的生物活性。人内源性化合物库是研究代谢组学及代谢相关药物开发的有力工具。

  • HY-L190
    1,667 compounds

    苗药是中华医药的重要组成部分,承载着苗族人民深厚的文化底蕴和丰富的生活智慧。苗族多聚居与我国西南边陲的山区,具有得天独厚的自然环境。其地质复杂多样,自然植被繁茂,动植物物种丰富,且大量的矿物资源,为苗药提供了广泛的物种来源。另一方面,由于苗族居住的环境特点,苗药在治疗一些特有的地方病、传染病、虫蛇野兽咬伤、风湿等疾病方面,展示出了独特的疗效。随着现代科学技术的发展,苗药的研究和应用也在不断深入。通过对苗药的化学成分、药理作用进行系统研究,可以为现代医学提供了新的思路和方法。

    MCE 收录了 1,667 个来源于苗族传统药材的天然产物,包含动物、植物、矿物来源。

  • HY-L193
    1,042 compounds

    从古至今,活血化瘀(Promoting blood circulation for removing blood stasis, PBCRBS)是传统中医药学和中西医结合药学领域中最活跃的研究内容之一。川芎、桃仁、红花、姜黄等都是常见的活血化瘀中药。已有研究表明,活血化瘀类中药的作用机制主要在于活其血脉(改善心脑血管功能、血液理化性状、血小板及凝血系统等生理功能)、化其瘀滞(抗心肌缺血、脑缺血,抑制血小板聚集,抗凝、抗血栓形成等)。 不仅如此,活血化瘀药物具有抗感染,抑制炎症反应,调节免疫功能,抑制免疫反应,抑制组织异常增殖等功能。因此,活血化瘀类中药在其他疾病研究领域也有极高的研究价值。

    MCE 收录了 1,042 个来自于百余种活血化瘀中药来源的单体成分,可应用于中药成分研究、药物开发与机制类研究中。

  • HY-L176
    4,744 compounds

    疾病的发生往往与多个靶点和通路相关联,且疾病形成的因素复杂多样,因此需要开发功能更强大的药物。据统计,在 2015-2017 期间 FDA 批准上市的药物中有 21% 的药物是多靶点化合物。多靶点化合物是指一个药物靶向多个与疾病相关的靶点或某个靶点的多个亚型,多靶点化合物可以应用到药物筛选或定向配体设计中,因为这种化合物的靶标多样且明确,所以在新药研发开展机制研究的过程中具有节约时间、药物成本等特点。此外,由于药物靶点多样化,可以将多种策略应用到药理学研究。

    MCE 可以提供 4,744 种多靶点化合物,靶向两个及以上的不同靶点或同一靶点的不同亚型,可以用于靶蛋白配体筛选或药物开发。

  • HY-L151
    329 compounds

    蛋白降解靶向嵌合体 (PROTACs; Proteolysis-targeting chimeras) 是一类利用泛素-蛋白酶体系统 (UPS) 将靶蛋白泛素化并降解的分子。PROTACs 分子由两个被一个连接体连接的配体组成。PROTACs 分子与靶蛋白之间一对一的相互作用关系决定了 PROTACs 分子的作用高效性,使其成为靶向蛋白降解 (TPD) 治疗的潜力分子。

    MCE 提供独特的 329 种 PROTACs 集合,具有强大的筛选能力,能够有效地降解靶蛋白。MCE PROTAC 库是信号通路研究、蛋白质降解治疗研究、药物发现和药物再利用等的有效工具。

  • HY-L001P
    25,650 compounds

    生物活性化合物是一类能够在机体内引起一定生物学效应的物质的总称,是小分子药物的主要来源。这类化合物一般比较容易透过细胞膜,作用于细胞内特定的靶蛋白,调控细胞内信号通路,进而引起细胞表型的一些变化。

    MCE 收录了 25,650 种具有明确报道的、活性已知、靶点明确的小分子化合物,包括天然产物、新型化合物、已上市化合物及处于临床期化合物等,是信号通路研究、新药研发、老药新用等研究的有力工具。

    生物活性库 Plus 是对 MCE 生物活性库 (HY-L001) 的进一步补充,添加了一些低溶液稳定性和溶解度的化合物 (Part B) 及新型,稀有及 MCE 特有的一些化合物 (Part C),具有更强的筛选能力。总之,生物活性库Plus包括三部分:Part A、Part B 和 Part C。Part A 产品和生物活性库(HY-L001)里面产品一样,里面所有产品均可以提供溶液包装或粉末包装,Part B 和Part C产品只能提供粉末包装。

  • HY-L116
    693 compounds

    MCE EMA批准上市药物库包含693 种具有药理多样性EMA批准上市药物。该化合物库中所有药物均已完成广泛的临床前和临床研究,具有良好的生物活性、安全性和生物利用度,是进行药物重定位的一个有用工具,可以大大加快药物开发速度。

  • HY-L001
    21,143 compounds

    生物活性化合物是一类能够在机体内引起一定生物学效应的物质的总称,是小分子药物的主要来源。这类化合物一般比较容易透过细胞膜,作用于细胞内特定的靶蛋白,调控细胞内信号通路,进而引起细胞表型的一些变化。

    MCE 收录了 21,143 种具有明确报道的、活性已知、靶点明确的小分子化合物,包括天然产物,新型化合物,已上市化合物及处于临床期化合物等,可以用于信号通路研究,新药研发,老药新用等不同的筛选目的。

  • HY-L001V
    25,361 compounds
    A unique collection of 25,361 bioactive compounds including natural products, enzyme inhibitors, receptor ligands, and drugs for high throughput screening (HTS) and high content screening (HCS).
  • HY-L913
    124 compounds

    近年来,靶向酪氨酸的共价抑制剂研究主要集中在蛋白-蛋白相互作用(PPI)领域。酪氨酸经常出现在“热点”区域,即蛋白-蛋白相互作用的功能性表位,其中12.3%的残基由酪氨酸组成。这可能是因为酪氨酸具有疏水性表面,能够参与芳香族π相互作用,同时具备形成氢键的能力。除了蛋白蛋白相互作用外,在其他缺乏更常见侧链的情况下,靶向酪氨酸共价的研究也取得了一些进展。尽管酪氨酸的pKa值比质子化的赖氨酸侧链稍低(约10对比10.5,分别针对未保护的氨基酸侧链),然而,与赖氨酸相比,针对酪氨酸的共价配体研究进展相对较少。这可能是因为酪氨酸的侧链灵活性较差,羟基的空间位阻更大,使其难以形成合适的反应几何结构。

    我们基于最新的研究收集了上百种不同类型的共价抑制剂。经过谨慎选择,构建了一组含有110多种亲电基团的结构过滤器。通过对结构过滤器选择的亲电性片段进行分析,去除任何具有琐碎或不需要的结构特征的分子。最终获得 124 个具有靶向酪氨酸共价修饰潜力的片段分子,用于基于片段的共价药物发现。

  • HY-L912V
    10,000,000 compounds

    MegaUni 库为运用生成式人工智能技术,构建出的兼具新颖性、类药性、多样性、可合成性的超大化合物库。适用于AI药物筛选、大型虚拟筛选等。

    MCE 依托强大的计算能力,基于高质量的 40,662 个分子砌块,匹配合适的反应规则,选择最优的化合物生成策略,去除合成难度高、类药性低、PAINS等不利化合物后,进一步分析化合物骨架,优选出类药多样性分子组成虚拟库。随后随机挑选库中分子,进行合成验证,再次剔除合成难度高的分子,经迭代优化后,最终生成含 1000 万可合成类药多样性分子的 MegaUni 10M Virtual Diversity Library。

    库中化合物仅需1-2步化学反应即可合成,借助 MCE 经验丰富的化学合成团队,可以轻松实现从 mg 级到 kg级等不同量级的定制合成,满足不同客户需求。

  • HY-L910V
    50,000 compounds

    MegaUni 库为运用生成式人工智能技术,构建出的兼具新颖性、类药性、多样性、可合成性的超大化合物库。适用于AI药物筛选、大型虚拟筛选等。

    MCE 依托强大的计算能力,基于高质量的 40,662 个分子砌块,匹配合适的反应规则,选择最优的化合物生成策略,去除合成难度高、类药性低、PAINS等不利化合物后,进一步分析化合物骨架,优选出类药多样性分子组成虚拟库。随后随机挑选库中分子,进行合成验证,再次剔除合成难度高的分子,经迭代优化后,最终生成含 1000 万可合成类药多样性分子的 MegaUni 10M Virtual Diversity Library。

    优选 50,000 个分子组成 MegaUni 50K Virtual Diversity Library。50,000 个分子具有 46,744 种 BMS 分子骨架,每种分子骨架仅包含 1-3 个化合物,化学空间多样,结构新颖,适用于新型先导物发现等。

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