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Molecular mechanisms

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38

抑制剂 & 激动剂

17

化合物筛选库

3

生化试剂

3

多肽产品

4

天然产物

2

同位素标记物

1

寡核苷酸

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您还可以尝试以下方式,我们的专业人员为您服务

Cat. No. Product Name
  • HY-L137
    73 compounds

    靶向蛋白降解(Targeted protein degradation, TPD)是一种新型的、有前景的新药研发方法。它在靶向“不可成药”疾病靶点及克服耐药性问题上显示了巨大的潜力。分子胶和PROTACs都是目前最受关注的两种靶向蛋白降解技术。

    分子胶是一种小分子降解剂,主要诱导E3泛素连接酶与靶蛋白之间发生新型相互作用,形成三元复合物,导致蛋白质泛素化,随后被蛋白酶体降解。与PROTACs相比,分子胶通常具有更好的类药性,如具有更低的分子量,更高的细胞通透性和更好的口服吸收度等。分子胶已经逐渐成为一种具有前景的疾病治方法。

    MCE 收录了73种靶向不同蛋白的分子胶化合物。MCE分子胶化合物库是进行科学研究和疾病机制研究的有用工具。

  • HY-L918
    320 compounds

    靶向蛋白降解(Targeted protein degradation, TPD)是一种新型的、有前景的新药研发方法,旨在通过标记降解或招募天然降解机制,靶向那些因缺乏酶功能、缺乏药物结合位点而被认为不可药物的蛋白质。

    分子胶是一种小分子降解剂,主要诱导E3泛素连接酶与靶蛋白之间发生新型相互作用,形成三元复合物,进而导致蛋白质泛素化,最终被蛋白酶体降解。与PROTACs相比,分子胶通常具有更低的分子量,更高的细胞通透性和成药性。此外,分子胶的设计相对简单,不需要复杂的连接子和配体优化。因此,分子胶已经逐渐成为一种具有前景的疾病治方法。

    目前已报道出多种类型的分子胶,通过对共晶结构进行分析发现,CRBN相关的分子胶更通用,因此我们选择了相关的活性分子作为探针分子用于人工智能(AI)筛选,再通过分子对接,验证筛选出的分子保持关键的药效团,最终获得320个分子胶类似物,这些化合物是研究分子胶的有力工具。

  • HY-L203
    311 compounds

    甲基化是一种表观遗传修饰机制,甲基化涉及向 DNA、组蛋白等分子添加甲基基团,可在不改变 DNA 序列的情况下改变基因表达。这一过程由 DNA 甲基转移酶 (DNA methyltransferases, DNMTs) 和组蛋白甲基转移酶 (histone methyltransferases, HMTs) 等酶催化,并可被去甲基化酶逆转。 甲基化与去甲基化的平衡对于维持细胞功能和基因组稳定性至关重要。甲基化异常调节可能导致包括癌症、神经系统疾病和发展异常在内的多种疾病。深入理解甲基化代谢的分子机制对于开发与甲基化失调相关疾病的治疗策略至关重要。

    MCE 收录了靶向甲基化酶/去甲基化酶的 311 个小分子化合物,该库对于研究甲基化代谢途径、探索其在疾病中的作用机制具有重要价值。

  • HY-L167
    153 compounds

    硼酸是一种稳定且通常无毒的基团,广泛用于现代合成中形成 C-C 和 C-杂原子键。硼酸表现出精致的可逆配位特征,可以作为分子构建工具进行探索,具有控制生物缀合物的结构和生物特性的特定机制。硼酸具有多种活性,例如抗癌、抗菌、抗病毒活性。在药物中,硼酸主要以芳基硼酸的形式存在。除了这种形式之外,含有硼酸的杂环,例如吡啶基、吡咯基和吲哚基衍生物,在药物化学中也非常有用。通过向生物活性分子引入硼酸基团进行的分子修饰已显示出可以改变选择性、物理化学和药代动力学特征,并改善现有的活性。

    MCE 收录了 153 种硼酸类化合物,硼酸库可以用于癌症等疾病研究。

  • HY-L907
    10,000 compounds

    激酶抑制剂最突出的作用机制是它们结合到激酶蛋白铰链区与ATP直接竞争,激酶一旦被抑制剂阻断,就失去了将磷酸基团从ATP转移到其他分子的能力,导致激酶的活性被破坏。

    激酶抑制剂的铰链结合区模拟了ATP核碱基和激酶的相互作用模式,MCE从ChEBML数据库中提取了上万的激酶抑制剂并分离其分子片段,由于在某些情况下,分子片段上的氨基和酰胺基团对在铰链区域结合非常重要,因此我们通过向环系统的未占据位置添加这两种基团,使收集的结果更为多样化。随后,通过在不同的激酶结合点对这些片段进行对接,以检验它们在铰链区域的结合能力,同时还用药效团约束来确保和激酶铰链区的关键氨基酸有相互作用,最终获得激酶相关的分子片段。

    MCE提供 10,000 种符合以上要求的激酶片段分子,现货供应,是用于激酶类靶点药物筛选和开发的有效工具。

  • HY-L184
    921 compounds

    胃癌 (Gastric Cancer, GC) 的是全球最常见的恶性肿瘤之一,其死亡率在全球排名第四。胃癌的早期症状通常不太明显,大多数胃癌患者在体内发现肿瘤时已经是晚期,且在 5 年内的相对生存率非常低。随着对胃癌病理特征的进一步了解,许多治疗靶点已被明确,CTLA-4、HER2 和免疫检查点抑制剂等分子靶向治疗取得了快速进展。尽管在过去几十年中,胃癌患者的存活率已经有所提高,但其预后仍然令人担忧。因此,迫切需要开发新的药物来治疗胃癌。

    MCE 收录了 921 个具有明确或潜在抗胃癌活性的小分子化合物,是研究胃癌病理机制及进行抗胃癌药物开发的重要工具。

  • HY-L207
    673 compounds

    代谢组学是对细胞代谢补体的大规模研究,在植物、微生物和哺乳动物研究的基础和应用方面都有证明的效用。代谢组学作为研究复杂生物系统的重要工具,可监测从基因到 mRNA 和蛋白质直至生物体的自然信息流存在的复杂分子网络。代谢组由最接近生物体表型的生物分子组成,其组分的改变很容易导致疾病的产生。因此,代谢组学在药物靶点发现、药物反应和疾病机制的转化研究中受到重视。基于质谱的代谢组学方法可以同时检测和定量数千种代谢物特征,从而表征各种生物医学症状的病理生理机制。

    MCE 质谱人内源性代谢物文库可提供 673 种人内源性代谢物,可用于质谱检测的代谢物鉴定和定量、功能性细胞检测和表型筛选。

  • HY-L229
    0 compounds

    肾脏是人体的重要器官之一,因暴露于更高浓度的循环药物或代谢物时,极易发生药物性肾损伤。据统计,药物诱导的肾损伤约占肾毒性报告的 20%,可导致急性肾损伤、慢性肾病或终末期肾病的发生。早期识别药物肾毒性对预防不可逆肾损伤至关重要,其机制研究有助于临床用药优化,通过调整剂量或避免肾毒性药物联用。另外,在早期药物开发中能预测药物肾毒性,降低后期研发失败风险。

    MCE肾脏毒性库可提供 0 种经 FDA 明确报道的肾损伤相关药物,可用于肾毒性分子机制研究或新型生物标志物的开发。

  • HY-L225
    256 compounds

    药物开发既昂贵又耗时,大约三分之一的停药是由严重的药物不良反应 (adverse drug reactions, ADR) 起的,其中药物引起的心脏毒性 (drug-induced cardiotoxicity, DICT) 是临床后期药物失败和退出市场的主要原因之一。目前,已观察到多种药物类别的心脏毒性,例如抗肿瘤药物、抗精神病药物、抗抑郁药、抗生素和神经退行性疾病药物。为了减少心脏 ADR,确定 DICT 与治疗的临床相关性、阐明潜在的分子机制、识别可靠的生物标志物以及开发新的诊断和治疗方式至关重要。

    MCE可提供 256 种心脏毒性化合物,包含一些 FDA 上市药物以及 hERG 钾通道的抑制剂/阻滞剂。

  • HY-L124
    2,993 compounds

    癌症是世界人口死亡的主要原因之一,其中前列腺癌是男性中最常见的恶性肿瘤之一。多种分子机制参与前列腺癌的发生发展,包括前列腺癌常见存活因子(IGF-1)、生长因子(TGF-α,EGF) 、Wnt、Hedgehog、NF-κB以及mTOR等信号通路。这为前列腺癌的治疗提供了潜在的治疗靶点。

    MCE精心收录了 2,993 化合物,具有明确或潜在的抗前列腺癌活性。MCE抗前列腺癌化合物库是抗前列腺癌药物筛选及相关研究的有用工具。

  • HY-L097
    53 compounds

    动物疾病模型可以用于多种基础研究,如疾病机制研究及药效评估等。动物疾病模型可以分类五类:诱发性或实验性动物模型、自发性动物模型、阴性动物模型、孤儿动物模型、基因工程动物模型。诱发性或实验性动物模型是使用物理、化学或生物致病因素诱导动物产生某些类似人类疾病表型的动物模型,此种模型制备方法简单、实验条件容易控制且重复性好,广泛应用于疾病研究中。一些小分子化合物通常作为诱导剂用于动物疾病模型制备,如雨蛙素可以用于炎症模型诱导,Azoxymethane可以用于肿瘤模型诱导等。这类诱导剂是动物模型制备中的有用工具。

    MCE 提供 53 个动物模型诱导剂,涉及炎症、肿瘤、神经、消化、心血管、呼吸、代谢等多个疾病模型的建立,MCE动物模型诱导剂库是构建动物疾病模型的有力工具。

  • HY-L204
    452 compounds

    乳酸代谢是生物体内关键的代谢途径之一,它不仅在细胞的能量转换中发挥着重要作用,还与多种生理和病理过程密切相关。乳酸的产生和清除是细胞代谢平衡的重要标志,其异常调节可能导致乳酸性酸中毒、肌肉疲劳、遗传性代谢疾病等。此外,乳酸还与肿瘤的恶性程度密切相关,被视为是恶性肿瘤和预后不良的生物标志物。乳酸不仅能够作为代谢底物,支持肿瘤细胞在缺氧条件下的代谢需求,还会导致肿瘤微环境的酸化,抑制免疫细胞功能促进免疫逃逸,并诱导肿瘤细胞的耐药性。目前,靶向乳酸-乳酸化及其相关的代谢途径已成为癌症治疗的一种新的研究途径,深入探索乳酸代谢的分子机制,有助于筛选出调节乳酸代谢活性的先导化合物。

    MCE 收录了 452 个靶向乳酸代谢酶的小分子化合物,该库对于研究乳酸代谢途径、探索其在疾病中的作用机制具有重要价值。

  • HY-L906
    650 compounds

    2024年5月,Nature杂志在线发表了题为“Dimerization and antidepressant recognition at noradrenaline transporter”的研究论文,该研究成果由中国科学院上海药物研究所完成。该研究破解了重要神经系统疾病靶标——去甲肾上腺素转运体(NET),获得了人源NET同源二聚体分别与转运天然底物去甲肾上腺素NE,以及六种选择性抗抑郁药物的结合模式,为理解NET等单胺类转运体的生理调控机制奠定了重要的理论基础。

    Norepinephrine Transporter (NET) Compound Library是基于HY-L901类药化合物库,通过计算机虚拟筛选获得,具体筛选流程包括分子对接筛选、关键药效团筛选以及CNS-MPO筛选,可用于靶向去甲肾上腺素转运体的新药发现。

  • HY-L162
    3,179 compounds

    细胞死亡在身体的发育和维持体内平衡以防止疾病的发展中起着关键作用。 根据所涉及过程的调节,细胞死亡可以定义为程序性死亡和非程序性死亡。程序性细胞死亡 (PCD) 可分为裂解性细胞死亡和非裂解性细胞死亡,主要包括凋亡、坏死性凋亡和细胞焦亡。非程序性细胞死亡 (Non-PCD) 一般指坏死。与意外细胞死亡 (ACD) 形成鲜明对比的是,调节性细胞死亡 (RCD) 依赖于专用的分子机制。细胞死亡包括内在细胞凋亡、外在细胞凋亡、坏死性凋亡、铁死亡、细胞焦亡、溶酶体依赖性细胞死亡等。

    MCE 收录了 3,179 种细胞死亡相关化合物,涵盖多个靶点,如凋亡、铁死亡、焦亡、坏死性凋亡等,是筛选细胞死亡药物的有用工具。

  • HY-L148
    68 compounds

    TCA循环(三羧酸循环)-也称为克雷布斯循环或柠檬酸循环(CAC),是通过乙酰辅酶A的氧化,将碳水化合物、脂肪和蛋白质中储存的能量释放出来的一系列化学反应。

    几十年来,TCA循环一直被认为是细胞氧化磷酸化产生能量和生物合成的中心途径。研究表明,TCA循环与多种疾病有关联,特别是癌症。结肠癌、肝癌等几种癌症中,出现了导致TCA循环代谢物产生失调的突变,表明TCA循环可能与癌症的发生有关。了解TCA循环在抑制或促进癌症进展中的作用和分子机制,将促进未来开发新的基于代谢物的癌症治疗方法。

    MCE可以提供68种与TCA循环相关的化合物,是进行TCA循环相关研究及抗癌药物开发的有用工具。

  • HY-L086
    3,006 compounds

    神经退行性疾病是神经元结构或功能逐渐丧失甚至死亡而导致功能障碍的一类疾病,包括肌萎缩侧索硬化症、帕金森病、阿尔茨海默病、亨廷顿氏病以及脊髓性肌萎缩症等。目前,这类疾病病因尚不明确也无法治愈,严重威胁着人类健康与日常生活。由于对神经退行性疾病的疾病机理知之甚少,对靶标的发现及确认充满挑战,加之新药研发过程复杂且成功率低,因此,确认新的靶点,并开发能够缓解神经退行性疾病的新药是当务之急。

    MCE 收录了 3,006 种具有抗神经退行性活性的化合物及靶向神经退行性疾病主要靶点的化合物。MCE 神经退行性疾病相关化合物库是研究神经退行性疾病发病机制及开发新型药物的有用工具。

  • HY-L917
    5,000 compounds

    RNA 在生命活动调控的各个方面发挥着重要作用。随着对疾病机制的深入研究,RNA 的表达、剪切、翻译、稳定性调控等过程已成为疾病干预的新型靶点。通过小分子药物调节这些过程,可以为代谢疾病、遗传疾病和肿瘤患者提供新的治疗模式。

    MCE 计算团队收集了 PDB、R-BIND、ROBIN 和内部数据库中的已知 RNA 靶向小分子作为阳性数据集,并从 ROBIN 中收集了非靶向 RNA 的小分子作为阴性数据集。基于 GeminiMol 预训练模型,对这些分子进行编码,并通过 Mordred 计算了 1700+ 分子描述符作为模型的输入。接着用 13 个深度学习模型对这些数据进行学习,所有模型都取得了良好的训练结果,AUROC均超过0.75。选择分类效果最好的 Finetune 模型(AUROC值:0.82,预测准确率:0.76)对 HY-L901P 进行筛选。进一步基于StaR Rules(cLogP≥1.5,Molar Refractivity≥4,Relative Polar Surface Area≤0.3)进行再过滤,最终获得 5,000 个具有潜在 RNA 相互作用活性的小分子化合物。该库同时具备结构多样性,是 RNA 靶向药物开发的有利工具。

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