• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

表观遗传学药物发现:化学空间的系统评估。

Epigenetic drug discovery: systematic assessment of chemical space.

机构信息

Department of Advanced Protein Science, Institute of Microbial Technology, Chandigarh 160036, India.

出版信息

Future Med Chem. 2019 Nov;11(21):2803-2819. doi: 10.4155/fmc-2019-0096. Epub 2019 Nov 8.

DOI:10.4155/fmc-2019-0096
PMID:31702391
Abstract

The druggability of epigenetic targets has prompted researchers to develop small-molecule therapeutics. However, no systematic assessment has ever been done to investigate the chemical space of epigenetic modulators. Herein, we report a comprehensive chemoinformatic analysis of epigenetic ligands from EpiDBase, HEMD, ChEMBL and PubChem databases. Nearly, 0.45 × 10 ligands were analyzed for assay interference compounds, target profiling, drug-like properties and hit prioritization. After eliminating approximately 96,000 problematic compounds, the remaining 0.36 × 10 compounds were studied for their physicochemical distributions, principal component analysis and hit prioritization. More than 30% of assay interference compounds were determined for many proteins. This systematic assessment of epigenetic ligands will help in the enrichment of screening libraries with high-quality compounds and thus, the generation of efficacious drug candidates.

摘要

表观遗传学靶点的成药性促使研究人员开发了小分子治疗药物。然而,迄今尚未进行系统评估以研究表观遗传调节剂的化学空间。在此,我们报告了来自 EpiDBase、HEMD、ChEMBL 和 PubChem 数据库的表观遗传配体的全面计算化学分析。将近 4500 万个配体被分析用于检测干扰化合物、靶标分析、类药性和命中优先级。消除约 96000 个有问题的化合物后,剩余的 3600 万个化合物被研究其物理化学分布、主成分分析和命中优先级。许多蛋白质的测定结果表明,有 30%以上的测定干扰化合物。对表观遗传配体的这种系统评估将有助于用高质量化合物丰富筛选文库,从而生成有效的候选药物。

相似文献

1
Epigenetic drug discovery: systematic assessment of chemical space.表观遗传学药物发现:化学空间的系统评估。
Future Med Chem. 2019 Nov;11(21):2803-2819. doi: 10.4155/fmc-2019-0096. Epub 2019 Nov 8.
2
EpiDBase: a manually curated database for small molecule modulators of epigenetic landscape.EpiDBase:一个人工整理的表观遗传景观小分子调节剂数据库。
Database (Oxford). 2015 Mar 16;2015. doi: 10.1093/database/bav013. Print 2015.
3
Locating sweet spots for screening hits and evaluating pan-assay interference filters from the performance analysis of two lead-like libraries.从两个类先导化合物库的性能分析中定位筛选命中的最佳点和评估通用分析干扰滤光片。
J Chem Inf Model. 2013 Mar 25;53(3):534-44. doi: 10.1021/ci300382f. Epub 2013 Mar 4.
4
Chemoinformatic Characterization of Synthetic Screening Libraries Focused on Epigenetic Targets.聚焦于表观遗传学靶点的合成筛选文库的化学信息学特征分析。
Mol Inform. 2022 Jun;41(6):e2100285. doi: 10.1002/minf.202100285. Epub 2021 Dec 20.
5
Perspectives on the discovery of small-molecule modulators for epigenetic processes.关于表观遗传过程小分子调节剂发现的观点。
J Biomol Screen. 2012 Jun;17(5):555-71. doi: 10.1177/1087057112437763. Epub 2012 Mar 5.
6
Epigenetic assays for chemical biology and drug discovery.用于化学生物学和药物发现的表观遗传学检测
Clin Epigenetics. 2017 Apr 21;9:41. doi: 10.1186/s13148-017-0342-6. eCollection 2017.
7
Hit finding: towards 'smarter' approaches.靶点发现:迈向“更智能”的方法。
Curr Opin Pharmacol. 2009 Oct;9(5):589-93. doi: 10.1016/j.coph.2009.06.001. Epub 2009 Jul 1.
8
Focused chemical libraries--design and enrichment: an example of protein-protein interaction chemical space.聚焦化学文库——设计与富集:蛋白质-蛋白质相互作用化学空间的一个实例
Future Med Chem. 2014 Jul;6(11):1291-307. doi: 10.4155/fmc.14.57. Epub 2014 Apr 28.
9
New horizons in antimalarial drug discovery in the last decade by chemoinformatic approaches.过去十年间通过化学信息学方法进行抗疟药物发现的新进展。
Comb Chem High Throughput Screen. 2015;18(2):129-50. doi: 10.2174/1386207318666141229125155.
10
Drug-likeness and increased hydrophobicity of commercially available compound libraries for drug screening.用于药物筛选的市售化合物库的类药性和疏水性增加。
Curr Top Med Chem. 2012;12(14):1500-13. doi: 10.2174/156802612802652466.

引用本文的文献

1
Exploiting cheminformatic and machine learning to navigate the available chemical space of potential small molecule inhibitors of SARS-CoV-2.利用化学信息学和机器学习探索严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)潜在小分子抑制剂的可用化学空间。
Comput Struct Biotechnol J. 2021;19:424-438. doi: 10.1016/j.csbj.2020.12.028. Epub 2020 Dec 29.
2
Recent progress on cheminformatics approaches to epigenetic drug discovery.近年来化学生物信息学方法在表观遗传药物发现中的研究进展。
Drug Discov Today. 2020 Dec;25(12):2268-2276. doi: 10.1016/j.drudis.2020.09.021. Epub 2020 Sep 30.