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  隨著科技的發(fā)展，當(dāng)前已經(jīng)擁有龐大的生物分子數(shù)據(jù)庫(kù)以及各種各樣的藥物分子數(shù)據(jù)庫(kù)，而傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)手段已經(jīng)難以從龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中快速的篩選出符合特定需求的分子體系。目前我們已經(jīng)可以通過分析確定藥物的作用機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上通過計(jì)算機(jī)模擬篩選的方式快速的篩選出符合特定條件的一系列分子，從而大大的加快分子篩選過程。

      據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，成功研制一種新藥需要約10—12年的時(shí)間，耗資10億—15億美元。 計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)技術(shù)能通過干涉新藥發(fā)現(xiàn)流程，大量降低研發(fā)成本和時(shí)間，增加社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益， 國(guó)內(nèi)外利用CADD輔助藥物設(shè)計(jì)工具取得了非常了不起的成績(jī)。

       研錦生物可以利用基于靶點(diǎn)或小分子結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)方法，對(duì)可購(gòu)買化合物、天然產(chǎn)物等 數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行虛擬篩選，并獲得潛在活性的化合物列表供進(jìn)一步活性實(shí)驗(yàn)確證。面向制藥企業(yè) 和科研院所，可提供一站式的早期藥物研發(fā)服務(wù)，包括虛擬藥物篩選、先導(dǎo)優(yōu)化、靶標(biāo)預(yù)測(cè)、 動(dòng)力學(xué)模擬等，涉及小分子化學(xué)藥、生物藥、中藥等多種新藥類型，為您提供優(yōu)質(zhì)的藥物發(fā)現(xiàn)服務(wù)。

       實(shí)體的藥物篩選方法有嚴(yán)重的缺點(diǎn)：成本高、效率低、速度慢、樣品量大、陽(yáng)性率低（< 0.1‰）。相比之下，虛擬篩選（virtual screening, VS）方法具有很大的優(yōu)勢(shì)。采用高通量虛擬篩選方法可從大型化合物庫(kù)（如約20萬(wàn)個(gè)化合物的SPECS庫(kù)，超過1億個(gè)可購(gòu)買化合物的ZINC庫(kù)）中迅速篩選出有潛在活性的藥物分子，陽(yáng)性率一般在5%~20%。

      我們理解大多數(shù)研究者對(duì)虛擬篩選準(zhǔn)確率低、假陽(yáng)性率高的詬病，這些問題通常來自于傻瓜式的操作和對(duì)研究體系缺乏充分了解。盡管針對(duì)藥物設(shè)計(jì)的軟件和策略層出不窮，但被運(yùn)用來尋找到有效的苗頭化合物，進(jìn)而發(fā)展成先導(dǎo)化合物，是極其艱難的一件事情。在整個(gè)藥物發(fā)現(xiàn)的過程中，布滿了各種陷阱，不少是非常隱秘的。因此，不難理解，由于各種問題導(dǎo)致糟糕的結(jié)果是司空見慣的事情了。對(duì)一個(gè)全新的體系采用單一方法進(jìn)行虛擬篩選，其準(zhǔn)確率往往遠(yuǎn)低于文獻(xiàn)報(bào)道的研究結(jié)果。研錦生物深諳每種方法都有其固有的缺陷，因此，在充分了解研究體系的情況下，我們通常采用多模型方案與平行和（或）串行的篩選策略，并根據(jù)先驗(yàn)的成功概率和后驗(yàn)的命中率仔細(xì)挑選策略和設(shè)計(jì)方案，借助統(tǒng)計(jì)學(xué)這一強(qiáng)有力的工具，提高我們對(duì)篩選策略的成敗把握。值得注意的是，我們的專家知識(shí)在提高命中率上給了很大幫助，這歸功于研錦生物多年積累的豐富經(jīng)驗(yàn)。

       研錦生物在藥物的虛擬篩選方面進(jìn)行過大量研究，有著豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和核心技術(shù)。根據(jù)具體的研究項(xiàng)目，我們將為客戶提供有針對(duì)性的高性價(jià)比的篩選方案。同時(shí)，還可提供小分子化合物庫(kù)等服務(wù)。

【虛擬篩選服務(wù)內(nèi)容】

1. 高通量高精度分子對(duì)接（Docking）

2. 基于形狀匹配的分子相似度計(jì)算（Shape-based Similarity）

3. 基于配體或受體的藥效團(tuán)構(gòu)建與篩選（Pharmacophore）

4. 反向?qū)ぐ校═arget Fishing）