西安瑞禧最近開拓了新的科研方向——酶抑制劑靶點(diǎn)預(yù)測(cè)，其中包括藥物發(fā)現(xiàn)、藥物靶點(diǎn)預(yù)測(cè)、藥物靶標(biāo)發(fā)現(xiàn)、先導(dǎo)化合物篩選、藥物設(shè)計(jì)服務(wù)、靶標(biāo)預(yù)測(cè)服務(wù)、藥物虛擬篩選、藥物/小分子定制合成、化合物結(jié)構(gòu)優(yōu)化活性/藥物篩選、虛擬新藥篩選服務(wù)。本文小編主要介紹的是：藥物靶點(diǎn)評(píng)估。

現(xiàn)代藥物開發(fā)中,一個(gè)核心問題就是藥物-靶點(diǎn)相互作用研究.針對(duì)藥物的藥物-靶點(diǎn)譜(DTI profiling)進(jìn)行分析能夠幫助我們推斷藥物的適應(yīng)癥,藥物副作用,藥物-藥物相互作用關(guān)系以及藥物的作用模式.因此,在基因組水平上快速可靠地預(yù)測(cè)藥物-靶點(diǎn)譜就顯得尤為重要.基于多靶點(diǎn)構(gòu)效關(guān)系理論(Multi-target SAR methodology)構(gòu)建了一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)藥物-靶點(diǎn)譜的在線計(jì)算平臺(tái):TargetNet.平臺(tái)核心采用樸素貝葉斯(Naive Bayes)方法和多種分子指紋構(gòu)建了計(jì)算速度和準(zhǔn)確度俱佳的模型,并且利用集成的思想構(gòu)建了這些指紋的集成模型,提升了整體的預(yù)測(cè)能力.得到623個(gè)模型并進(jìn)行了多種驗(yàn)證和評(píng)估,得到其整體AUC在75–100%之間.使用該平臺(tái),用戶只需要提交分子結(jié)構(gòu)文件即可得到該分子通過623個(gè)高質(zhì)量構(gòu)效關(guān)系模型后的預(yù)測(cè)活性,進(jìn)而生成該分子的藥物-靶點(diǎn)譜.該譜可以作為化合物的特征向量應(yīng)用在多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域.已經(jīng)將其成功應(yīng)用在藥物潛在靶點(diǎn)預(yù)測(cè),藥物毒性預(yù)測(cè),藥物-藥物相互作用預(yù)測(cè),藥物作用模式預(yù)測(cè)等方面并展現(xiàn)出預(yù)測(cè)能力.

瑞禧酶抑制劑靶點(diǎn)預(yù)測(cè)相關(guān)方向：

藥物靶點(diǎn)評(píng)估

化合物庫(kù)定制

AI虛擬篩選藥物服務(wù)

分子對(duì)接篩選定制

藥效團(tuán)篩選定制

靶中化合物設(shè)計(jì)

靶點(diǎn)及信號(hào)通路驗(yàn)證