多靶点化合物库可以用于靶蛋白配体筛选或药物开发 | MedChemExpress (MCE)

本文介绍了天然产物在药物发现中的重要性,特别是MCE的多靶点化合物库,包含5243种天然产物,具有临床验证的活性和安全性。库内化合物结构多样,可用于癌症、干细胞等领域研究,提供多种浓度溶液和定制服务,支持96/384孔板布局。

多靶点化合物库 | 药物筛选

概述:天然产物是自然界中产生的,来自于任何生物体的小分子化合物,也包括初级代谢物及次级代谢物。天然产物具有潜在的生物活性,可以作为药物发现的先导化合物,用于商业开发。 数千年来,大自然一直是药物的来源,大量现代药物从自然界中分离得到,许多是基于它们在传统医学中的用途。随着化合物靶点的开发,对筛选化合物多样性的需求越来越大。通过对自然界生物多样性的持续研究,其中许多生物多样性仍有待开发,天然产物将在满足这一需求方面发挥关键作用。MCE 收录了 5243 种天然产物,包括糖类和糖苷,苯丙素类,醌类,黄酮类,萜类和糖苷,类固醇,生物碱,酚类,酸和醛等。天然产物库 Plus 是对 MCE 天然产物 (HY-L021) 的进一步补充,添加了一些低溶液稳定性和溶解度的化合物 (Part B) ,具有更强的筛选能力。补充的化合物均以粉末形式提供。我们将在明确您的产品用途后,向符合资质的客户通过定制合成服务的方式提供 MCE 天然产物库 Plus,我们为该库中的所有产品提供溶液包装或粉末包装。溶液包装中,4362 个产品以 10 mM 浓度提供,83 个产品以 2 mM 浓度提供,36 个产品以 3 mg/mL 浓度提供。溶液包装中,我们对于溶液状态稳定且溶解度不低于 10 mM 的产品,提供 10 mM 溶液;对于溶液状态稳定且溶解度介于 2~10 mM 的产品,我们提供 2 mM 溶液;对于溶液状态稳定、分子量不确定且溶解度不低于 3 mg/mL产品,我们提供 3 mg/mL 溶液。

活性 & 特点:
•    经临床前研究和临床试验证实的生物活性和安全性。有些已获得 FDA 批准。
•    广泛应用于癌症、干细胞、神经信号、免疫等研究重点领域。
•    结构多样、具有药用活性且具有细胞渗透性。
•    更详细的化合物信息,包括结构、IC50 以及其他化学和生物数据。
•    经过NMR 和HPLC 验证,确保高纯度和质量。
•    所有化合物均有库存并持续更新。

使用方法:

配方:4183 种多目标化合物的集合,以预溶解溶液或固体形式提供。溶液:4104 种化合物以 10 mM 溶液形式提供,72 种化合物以 2 mM 溶液形式提供,7 种化合物以 3 mg/mL 溶液形式提供。布局:96 孔储存管或 96 孔板:第 1 列和第 12 列留空。 384孔板:前两列和后两列留空。不同浓度或溶解在不同溶剂中的化合物将被放置在单独的板上。这种布局方式可能会增加板的数量,因为可能存在三种溶剂和三种浓度。如果您有其他要求,请告知我们。容器:带有可剥离箔密封的 96 或 384 孔板;带螺旋盖和可选 2D 条形码的 96 孔格式样品存储管 存储:-80°C 运输:蓝冰或干冰

详情:https://www.medchemexpress.cn/screening/multi-target-compound-library.html

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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