物理原理，ADME和毒性计算与感知软件

水溶液(水)溶解度模块

• 计算在25℃和零离子强度下溶解在纯（无缓冲的）水中的化学物质溶解度，固有溶解度和溶解度;以及溶液的平衡pH值
• 该模型可以通过实验值进行训练，以改善对专有化学空间的预测

沸点/蒸汽压力模块

• 估计在特定压力下有机化合物的沸点
• 以温度的函数预测有机化合物的蒸气压

日志D模块

计算日志D（基于用于可电离化合物的pH）的亲脂性）。

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日志P模块

计算日志P（亲脂性）来自结构。

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PK._一个模块

Calulate pK_一个来自结构的值（酸解离）。

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σ模块

• 一个计算分子选定片段取代基特异性参数的模型:
• 电子常数(哈密特sigma)
• 空间常数(摩尔体积，摩尔折射率)
• 疏水常数(汉斯Pi)

其他PhysChem描述符

分子属性计算器也可用于以下用途:

• 密度
• 自由旋转债券
• 氢键的捐赠者和接受者
• 折射率
• 臼齿折射率
• 摩尔体积
• 分子量
• 等张比容
• 极地表面面积
• 极化性
• Rule-of-5
• 表面张力

Absolv模块

Absolv预测模块从结构计算亚伯拉罕溶剂化参数。

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血脑屏障渗透模块

ACD/Labs软件中的血脑屏障(BBB)渗透模型提供了对候选化合物渗透潜力的综合评价。虽然预测不能取代实验，但该模块允许化合物根据其在血脑屏障中的被动转运进行排序，基于以下信息:

• 的预测:
• 被动扩散率/渗透率(对数PS）
• BBB渗透程度(log .BB）脑组织和等离子体之间的化合物的间状态分布比
• 脑/血浆平衡率(PS * F._u,大脑）
• 化合物可能通过载体介导的机制通过血脑屏障运输的警报

细胞色素P450抑制剂模块

• 计算化合物将成为五种主要药物代谢酶-CYP3A4，CYP2D6，CYP2C9，CYP2C19和CYP1A2的抑制剂的概率，在两个不同的IC中₅₀阈值
• 集成电路₅₀< 50µM(一般抑制);
• 集成电路₅₀< 10µM(有效抑制)
• 该模型可以用实验数据训练出新的化合物，以扩大其适用性

细胞色素P450基板模块

• 计算你的化合物成为五种主要药物代谢酶——cyp3a4、CYP2D6、CYP2C9、CYP2C19和CYP1A2之一底物的概率
• 该模型可以用实验数据训练出新的化合物，以扩大其适用性

分配模块

• 估计对人血浆蛋白的药物结合的强度，作为血浆中结合的总体百分比或作为人血清白蛋白的亲和力常数
• %PPB和logK_一个(HSA)模型可以用用户数据进行训练
• 预测他们表观的分布量（v_d）

最大推荐每日剂量模块

• 近似估计可在诊所使用的药物的最大口服剂量

口服生物利用度模块

口腔生物利用度模型使用概率和机械建模技术的组合来预测结构的口腔生物利用度，并依赖于许多其他ACD / Labs预测算法和实验数据集。结果是作为用户定义的剂量的口服给药（％F）后的生物利用度的定量预测。

• 预测一些影响口腔生物利用度的终点:
• 溶解度(剂量/溶解度比)
• 酸性介质中的稳定性
• 通过被动或主动转运实现肠膜通透性(相关转运体综述)
• P-gp流出
• 首先通过肝脏的新陈代谢
• 从内部训练集中查看最多5个最相似的结构，有实验结果和文献参考

被动吸收模块

人类肠道吸收（HIA）和溶解度是影响口腔生物利用度的两个关键因素。被动吸收模型预测药物的人肠道渗透性，考虑到跨细胞和对细胞途径，以及渗透速率的电离特异性差异。预测基于机械模型，该机械模型使用许多物理化学参数，包括亲脂性和电离作为输入。该模型输出以下计算参数：

• 人类肠道吸收（HIA）在肠道上的被动运输（不受任何侧面过程的影响，例如有限的溶解度/溶解，可变口服剂量，化学稳定性，活性运输，并在肠道或肝脏中首先通过代谢），表明来自牙细胞和肺膜的百分比。
• 通过空肠上皮的被动通透性，也表明了吸收速率。
• 通过Caco-2细胞单层的被动渗透性，表明来自牙细胞和肺膜的百分比。

P-GP特异性模块

p -糖蛋白(P-gp)是一种临床相关的外排转运体，可从多种细胞中挤出化合物。其功能与药物的吸收、分布、排泄、中枢神经系统效应、多药耐药(MDR)有关。P-gp运输各种天然化合物和不同治疗领域的药物。

使用P-GP特异性模型可以快速鉴定P-GP底物和/或抑制剂的药物候选物。从巨大的合成化合物或虚拟文库的巨大“内部”文库中的P-GP底物/抑制剂的过滤和排除是可能的，然后排除这些化合物从进一步的发展中排除。P-GP特异性模型可以用作基于P-GP ATP酶活性测量的筛选试验，并且部分替代具有表达细胞单层和P-GP敲除式的P-GP的昂贵实验。

PK浏览器模块

• 通过使用一组来自描述一个平均统计人的有机体的多室模型的微分方程，估计一些参数来确定你的化合物的药代动力学轮廓:
  • C_p(T)
  • T_最大限度和C._p(马克思)
  • 口服和静脉注射后AUC
  • 口服生物利用度

新陈代谢模块的区域选择性

CYP区域选择性模型能够在药物发现过程早期提供有价值的见解，只要有很少或没有实验信息，并且涉及大量化合物禁止筛选过程中每种化合物的劳动力集约化。

• 通过以下方法预测代谢软点:
• 人肝微粒体（HLM）
• 细胞色素P450五种主要酶(CYP3A4、CYP2D6、CYP2C9、CYP2C19和CYP1A2)
• 识别新化学实体的代谢点
• 指导具有改进代谢性质的化合物的合成
• 帮助识别和阐明可能的代谢物结构

急性毒性模块

• 预测量化LD₅₀两种鼠类不同给药途径后的数值:
• LD.₅₀在小鼠口服给药后
• LD.₅₀在小鼠静脉注射后
• LD.₅₀小鼠腹腔注射后
• LD.₅₀小鼠皮下给药后
• LD.₅₀在口服给药后的大鼠
• LD.₅₀大鼠腹腔注射后
• 估计经合组织危险的定性类别
• 专家系统识别可能造成毒性效应的危险子结构

水生动物毒性模块

• 预测LC₅₀你的化合物对两种水生生物的价值——黑头鲦鱼(P. promelas)和水蚤(D. magna)

内分泌系统中断模块

• 预测化合物对雌激素受体的相对结合亲和力，雌激素受体与生殖毒性和癌症的可能性相关

诱变模块

• 为您的生产概率提供积极的AMES测试结果提供预测

健康影响模块

• 基于长期器官特异性毒性研究，预测化合物对特定器官或器官系统的可能不良反应，包括各种物种和给药途径
• 考虑到下列器官和器官系统:
• 血
• 心血管系统
• 消化系统
• 肾脏
• 肝
• 肺部

hERG抑制模块

• 评估化合物与人体乙醚-go-go (hERG)通道药物相互作用相关的心脏毒性

刺激模块

• 根据Draize测试计算化合物对眼睛和皮肤造成中等或更强烈刺激的可能性

杂质分析模块

由于与FDA的合作，该模块提供了21个有毒端点的见解，反映了有害活动的各种机制，包括:

• 致突变性（AMES测试，小鼠淋巴瘤测定和其他标准测定）
• 抗植物原性（微核试验，染色体畸变）
• DNA损伤(计划外DNA合成)
• 致癌性(FDA啮齿动物致癌性数据)
• 内分泌破坏机制（雌激素受体结合）

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