pKa探勘者

    pKa探勘者

    pKa探勘者

    为新分子提供了质子化的见解

    可电离基团的质子态在理解药物化学中涉及的许多生物过程,如膜通透性、代谢和结构-活性关系等方面起着关键作用。虽然许多程序试图通过参数化模型来预测pka,但大规模获取主要测量结果在以前是一项困难而乏味的工作。pKa探勘者解决这一问题的方法是提供一个全面和相关的数据库精心策划的高质量pKa实验测量.该数据库可用于检索生物系统中新分子可能的质子化状态的最佳数据。

    内置的实验pKa数据库是由托尼·斯莱特编写的pKaData有限来自IUPAC来源的集合。每个测量都是单独验证,策划和分配一个质量度量.在12000个分子中进行了3万多次实验。该数据库与药物化学特别相关,因为其强大的优势,在室温水溶液测量,多个实验记录的许多分子,以及超过300个不同杂环的存在。

    除了提供的数据库,pKa Prospector还提供必要的工具,以处理和合并额外的pKa测量到应用程序。这些度量,无论是来自内部数据库还是外部出版物,都完全集成到搜索过程和结果查看器中。

    pKa Prospector使用a精密的,电子感知的搜索方法能够从大量的实验测量数据中快速识别出最合适的模型化合物。这些高质量的搜索结果,与训练模型中单一的上下文无关的预测相反,为用户提供了模型化合物,在此基础上根据相关原始数据的丰度或缺乏进行pKa估计。


    特性

    • 一个精心策划的高质量pKa测量实验数据库
    • 完整的实验数据和每次测量的参考资料
    • 使用带有“电子感知”评分的根最大公共子结构(MCS)进行搜索
    • 草图输入结构
    • 高级过滤器和替代搜索方法
      • 指纹相似度搜索
      • 搜索子结构
    • 可电离基团的自动识别
    • 自动界面寻找相关的模型化合物
    • 突出显示简化了具有多个电离基团的模型化合物的识别
    • 保留以前搜索的历史,便于访问
    • 以电子表格形式输出结果

    有关pKa探勘者,请参阅以下连结:

    文档>评估

    pKa Prospector简介。

    pKa勘探者演示

    Baidu