hydrogen bonding

19F-NMR 已被证明是基于片段的药物发现 (FBDD) 中研究蛋白质结构和相互作用的一种检测模式。19F 在核磁共振检测中表现出很高的灵敏度，其化学位移和对配体结合的敏感性使其成为一种有价值的基于片段的药物发现方法。F (氟)-片段与靶蛋白结合后可用于 19F-NMR 检测，可作为基于片段的药物发现的有效 19F-NMR 工具。

MCE 可以提供 5,019 种含氟片段化合物，这些化合物均符合 “类药 3 原则 (RO3)”，即分子量 ≤300 Da，氢供体 (H-donors) ≤3，氢受体 (H-acceptors) ≤3，cLogP ≤3。MCE 含氟片段化合物库是先导化合物的重要来源。

基于片段的药物开发（FBDD）非常适合先导化合物及功能探针的发现，片段化合物可以覆盖广阔的化学空间，也更易于后期进行结构优化。以片段化合物为基础的药物开发在制药行业已经相当成熟，已经有多种药物进入临床试验，其中vemurafenib和venetoclax两种药物已经获得批准上市。FBDD在学术界也同样具有很强的吸引力，尤其FBDD可以应对一些新颖，较难成药的靶点，这些靶点通常在现有的高通量筛选化合物库中没有有效的可与之匹配的化合物。

MCE 可以提供 22,731 种片段化合物，这些化合物均符合“类药3原则（RO3）”，即分子量≤300 Da，氢供体（H-donors）≤3，氢受体（H-acceptors）≤3，cLogP ≤3。MCE片段化合物库是先导化合物的重要来源。

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。

Natural products are an attractive source with varied structures that exhibit potent biological activities, and desirable pharmacological profiles. The core scaffold of a natural product can also provide a biologically validated framework upon which to display diverse functional groups. Inspired by bioactive natural products, natural product-like compounds, occupying the same chemical space, are ideally suited to explore and to facilitate understanding of biological pathways.

MCE 10K Natural Product-like Compound Library consists of 10,000 natural product-like compounds. Each compound has scaffold of natural products or Tanimoto coefficient >0.6 with natural products. The natural-likeness scoring of these compounds is >-2. What’s more, compounds in the library are drug-like and readily available for re-supply, making it a powerful tool for new drug research and development. It can be widely applied in high-throughput screening (HTS) and high-content screening (HCS).

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。

氧稳态调节是细胞中调节生理氧变化最基本的进程，氧稳态失调会导致包括癌症在内的各种疾病的发生。缺氧与癌症的发生发展密切相关，缺氧/氧感应信号通路在调控癌症进展中发挥重要作用。

缺氧诱导因子（HIF-1）作为一种转录因子，是主要的氧稳态调控因子。已经发现多种 HIF-1 靶基因，这些靶基因编码的蛋白在关键的发育和生理过程中发挥重要作用，包括血管生成及血管重塑、红细胞生成、葡萄糖转运、糖酵解、铁转运和细胞增殖与存活等。

HIF-1 是一种异源二聚体转录因子，由在细胞内稳定表达的 β 亚基及受氧调控的 α 亚基构成。HIF-1 的独特特征是通过细胞内的 O₂浓度调节 HIF-1α 的表达及活性来实现的。当细胞处于正常氧浓度下，HIF-1α 在细胞内与脯氨酸羟化酶作用，发生脯氨酸羟化。羟化后的 HIF-1α 可以被泛素化酶von Hippel-Lindau（VHL）识别，从而被泛素化降解，细胞中几乎检测不到 HIF-1α 的存在。羟化本质上是氧化，脯氨酸羟化酶需要氧气作为底物，当缺乏氧气时，脯氨酸羟化酶就无法发挥作用，导致 HIF-1α 泛素化无法进行。同样，如果细胞中 VHL 失活，即使在高氧浓度下 HIF-1α 也无法被泛素化降解，结果是这种蛋白在细胞内积聚。积聚的 HIF-1α 与另一种 HIF 分子 ARNT（HIF-1β）结合，从而形成能够启动转录活性的 HIF 复合物。在细胞核中，HIF-1复合物与缺氧反应基因启动子区域上的缺氧反应原件 HRE 结合，募集其他转录因子，进而引发组织细胞的一系列缺氧适应反应。

MCE 提供 2,707 种氧感应相关的化合物，这些化合物主要靶向 HIF/HIF Prolyl-Hydroxylase，MAPK/ERK，PI3K/AKT 等信号通路中的相关靶点，是研究缺氧，氧化应激及开发新的抗肿瘤药物的有用工具。