ACD Labs标志
菜单

Phycechem,Adme&毒性计算与Percepta软件

从化学结构中预测分子的物理化学性质、二甲基二胺和毒性

  • 从结构,名称或微笑串(PKA模块)预测分子特性
    从结构、名称或微笑弦来预测分子性质
  • Percepta为一个完整的属性预测组合提供了一个单一的接口
    Percepta为一个完整的属性预测组合提供了一个单一的接口
  • 子结构突出显示了解理解预测结果(LOGP模块)
    子结构突出显示了解预测结果的视觉辅助
  • 情节,排序和等级结果轻松(Petcepa Portal-Web应用程序)
    情节,排序和排名结果轻松

工业领先的计算器的物理化学性质,ADME性质,和毒性终点。

在Percepta平台上的分子性质计算

Percepta提供了各种物理化学(physschem)属性、ADME属性和毒性终点的计算。参见完整的分子性质计算器列表,详细信息如下:

Physchem.*

  • 含水溶解度

    水溶性(水)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
    • 该模型具有实验值的可培训,以改善专有化学空间的预测
  • 沸点/蒸气压

    沸点/蒸汽压模块

    • 估计有机化合物在规定压力下的沸点
    • 以温度的函数预测有机化合物的蒸气压
  • 日志D__

    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)。

    了解更多

  • 日志P__

    日志P模块

    计算日志P(亲油性)结构。

    了解更多

  • pK一个__

    pK一个模块

    Calulate pK一个来自结构的值(酸解离)。

    了解更多

  • Sigma.

    Sigma模块

    • 一个计算选定分子片段取代基特异性参数的模型:
      • 梯度常数(Hammett Sigmas)
      • 空间常数(摩尔体积,摩尔折射)
      • 疏水常数(Hansch Pi)
  • 其他PhysChem描述符

    其他PhysChem描述符

    分子特性计算器也有以下内容:

    • 密度
    • 自由旋转债券
    • h键的供体和受体
    • 折射率
    • 臼齿折射率
    • 臼齿量
    • 分子量
    • 等张比容
    • 极地表面面积
    • 极化性
    • Rule-of-5
    • 表面张力

adm

  • 血脑屏障渗透

    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。虽然预测不能代替实验,但该模块允许根据化合物在BBB上的被动传输进行排序,基于以下信息:

    • 的预测:
      • 被动扩散/渗透率速率(测井曲线PS)
      • BBB渗透的程度(日志BB) -一种化合物在脑组织和血浆之间的稳态分布比率
      • 脑/血浆平衡率(PS * F.u,大脑)
    • 化合物的警报可能通过载体介导机制通过BBB屏障进行运输
  • 细胞色素P450酶抑制剂

    细胞色素P450抑制剂模块

    • 计算你的化合物在两个不同的IC上成为cyp3a4、CYP2D6、CYP2C9、CYP2C19和cyp1a2五大药物代谢酶之一抑制剂的概率50阈值
      • 我知道了50< 50µM(一般抑制);
      • 我知道了50< 10µM(有效抑制)
    • 该模型可以用新化合物的实验数据接受培训,以扩大其适用性域
  • 细胞色素P450基材

    细胞色素P450底物模块

    • 计算你的化合物是五种主要药物代谢酶cyp3a4, CYP2D6, CYP2C9, CYP2C19和CYP1A2底物的概率
    • 该模型可以用新化合物的实验数据接受培训,以扩大其适用性域
  • 分配__

    分配模块

    • 估计药物与人血浆蛋白的结合强度,无论是血浆结合的总百分比或人血清白蛋白的亲和力常数
    • %PPB和logK一个(HSA)模型与用户数据一起培训
    • 预测其表观分布体积(Vd)
  • 每日最大推荐剂量

    最大推荐的每日剂量模块

    • 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

    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。

    • 预测影响口腔生物利用度的许多终点:
      • 溶解度(剂量/溶解度比)
      • 酸性介质稳定性
      • 被动转运或主动转运的肠膜通透性(相关转运体的摘要)
      • P-GP Efflux
      • 首先通过肝脏的新陈代谢
    • 从内部训练集中达到最多5种最相似的结构,具有实验结果和文献参考
  • 被动的吸收

    被动吸收模块

    人肠道吸收(HIA)和溶解度是影响口服生物利用度的两个关键因素。被动吸收模型预测药物在人体肠道的渗透性,考虑到跨细胞和类细胞途径,以及电离特异性渗透速率的差异。预测是基于机械模型,使用一些物理化学参数,包括亲脂性和电离,作为输入。模型输出以下计算参数:

    • 人类肠道吸收(HIA)的被动转运(不受任何侧过程的影响,如有限的溶解度/溶出度、可变的口服剂量、化学稳定性、主动转运和肠道或肝脏的首通代谢),表明跨细胞和细胞旁途径的百分比贡献。
    • 空肠上皮的被动通透性,也表明吸收速率。
    • Caco-2细胞单层的被动通透性,表明细胞外和细胞旁途径的百分比贡献。
  • P-gp特异性__

    P-gp特异性模块

    p-糖蛋白(P-GP)是临床相关的流出转运蛋白,其挤出来自各种细胞的化合物。其功能与药物的吸收,分布,排泄,CNS效应,多药耐药性(MDR)有关。P-GP运输各种天然化合物和不同治疗区域的药物。

    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探险家

    PK Explorer模块

    • 估计许多参数通过使用来自描述平均统计人的生物的多隔室模型的一组微分方程来确定化合物的药代动力学谱分析:
      • Cp(T)
      • T最大限度和Cp(最大限度)
      • 口服和静脉给药后的AUC
      • 口服生物利用度
  • 新陈代谢的区域选择性

    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。

    • 通过以下方法预测新陈代谢的代谢弱点:
      • 人肝微粒体(HLM)
      • 五种主要细胞色素P450酶(CYP3A4,CYP2D6,CYP2C9,CYP2C19和CYP1A2)
    • 识别新化学实体的代谢位点
    • 指导合成具有改善代谢特性的化合物
    • 帮助识别和阐明可能的代谢物结构

毒性

  • 急性毒性__

    急性毒性模块

    • 预测量化LD50不同行政路线后两种啮齿动物物种的值:
      • LD.50在口服给药后的小鼠
      • LD.50静脉内给药后的小鼠
      • LD.50在腹膜内给药后的小鼠中
      • LD.50小鼠皮下注射后
      • LD.50在口服给药后的大鼠
      • LD.50在腹膜内给药后大鼠
    • 估计定性的经合组织危险类别
    • 专家系统识别危险的子结构可能对有毒影响负责
  • 水生动物毒性__

    水生动物毒性模块

    • 预测LC50您的两种水生生物的化合物的价值 - Fathead Minnows(P. Promelas)和水跳蚤(D. Magna)
  • 内分泌系统中断

    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
  • 致突变性__

    致突变性模块

    • 为您的生产概率提供积极的AMES测试结果提供预测
  • 健康效果

    健康效果模块

    • 根据包括各种物种和给药途径的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可能的不良影响
    • 考虑以下器官和器官系统:
      • 心血管系统
      • 消化系统
  • 疱疹抑制__

    hERG抑制模块

    • 评估你的化合物与人类ethera -go-go (hERG)通道药物相互作用的心脏毒性
  • 刺激

    刺激模块

    • 根据Draize测试计算化合物的潜力,以引起中度或更强的眼睛和皮肤刺激

  • 杂皮剖析

    杂质分析模块

    通过与FDA的合作,该模块提供了对21种有毒终点的了解,反映了各种危险活动的机制,包括:

    • 致突变性(Ames试验,小鼠淋巴瘤试验和其他标准试验)
    • 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啮齿类动物致癌性数据)
    • 内分泌破坏机制(雌激素受体结合)

    了解更多

*可作为离散捆绑提供
__可培训(机器学习)模块
作为单独的模块购买

分子性质预测特征

从结构预测分子性质、名字,还是微笑串。

轻松评估结果来自物理化学,ADME和毒性计算器 - 每个模块提供预测特定的信息和工具,如结构突出显示和计算协议。强大的图形,排序和过滤工具进一步辅助评估预测结果。

使用培训设置的可靠性指数,概率和/或类似结构评估对预测结果的信心以及与你当前项目的相关性。

将计算的分子属性数据应用于调查结构改性/铅优化达到目标产品形态(吸收、分布、代谢、排泄)。

用实验数据列车- 使用内置的预测精度反映专有化学空间,提高预测精度机器学习功能。

添加自定义模型通过使用XML协议连接到现有的Web服务,或以DLL的形式连接到现有的Web服务,或内部预测算法。

  • 利用可靠性指标和数据库中类似结构的实验值等特征来评估预测的准确性
  • 子结构突出显示表明有助于结构特征(急性毒性)
    子结构突出显示贡献的结构特征
  • 修改最佳特性配置文件的铅结构(结构设计)
    修改引线结构以获得最佳的性能

关于Percepta平台的分子属性计算的部署选项

ACD/Labs为我们的物理化学、ADME和毒性预测指标提供了多种部署选项:

桌面/厚客户端

具有图形用户界面的个人计算机的软件安装。完整的物理化学,ADME和毒性计算器模块是可用的(与训练能力),包括physschem Profiler bundle。

屏幕成千上万的化合物,具有最小的用户干预 - 与Microsoft Windows和Linux操作系统(OS)兼容。插件到公司内联网或工作流程工具,如管道飞行员。

Percepta门户/瘦客户机

基于网络的分子特性预测应用(物理机制、ADME和毒性)和数据分析。KNIME集成组件可用。

主持公司内联网或云。适用于Linux和Windows操作系统。

资源

本应用笔记讨论了使用预测模型的机器学习(模型训练)能力以提高准确性的重要性。
阅读更多

宝洁公司采用Percepta平台替换物理实验室实验得出的物理化学性质值,用在网上预测。阅读Percepta如何帮助化学家和配方师更有效地工作,并协助决策。
观看需求

实验和公开的PK的比较一个88个头孢菌素抗生素的值与ACD / PK一个以及其他预测软件。
阅读更多

Percepta门户是可扩展的Web应用程序,可以很容易地集成到您的内部环境中。它提供了平行计算的力量,毫不费力的维护和部署。
阅读更多

本发明欧洲药物审查发布的信息和数据完整性指南突出显示了ACD / Labs软件解决方案,包括我们的光谱和Concepta平台,以及新的解决方案Luminata和Katalysts D2D。
阅读更多

机器学习

成千上万的科学家已经从ACD/Labs的分子属性计算器和预测器的机器学习能力中受益。

利用经过整理的实验数据扩展训练数据库和模型的适用范围。可培训的模块使ACD/Labs算法的相关性能够扩展到任何商用产品中所没有的新型化学空间。

模型训练和训练数据的应用不需要理解编程,并且易于访问和适用。

在分子特性计算器中寻找什么

广泛和/或相关的化学空间覆盖 - 使用已知的化学品选择具有广泛化学空间覆盖的预测因子。如果您正在使用新颖的化合物,则不会在市售计算器的数据集中表示。然而,有些型号可能涵盖更相关的化学空间。使用您具有可靠实验数据的化合物来评估软件。

可训练性——如果你是在一个小众的化学领域工作,或者使用专利保护的化合物,寻找可以用可靠的实验数据进行训练的预测算法——那些内置了机器学习的算法。

评估预测可靠性和精度的能力 - 无计算器将为每种化合物提供完美的结果。选择为您提供有关结果基于结构/化学特征的软件,或提供结果(或计算错误)的准确性指示。

为什么要使用分子性质计算器和预测器?

人体中分子或任何环境的行为受该结构的分子特性的管辖。Photochem和Adme预测器和计算器使科学家能够预测化学结构如何影响分子的性能作为药物,农药,除草剂或污染物等。毒性预测有助于科学家评估潜在风险。

在研发,计算器和分子特性的预测因子有帮助:

  • 减少实验的范围和数量
  • 找到更好的新化合物
  • 缩短设计阶段
  • 提高临床前的成功率