常用筛选化合物库介绍测评

本文比较了Chembridge、Enamine、Specs和ChemDiv四个化合物库品牌,其中Chembridge以其大量的化合物库存、高质量产品和竞争力的价格成为最佳选择。其他品牌各有特点,如Enamine的自产化合物和Specs的全球服务网络。

化合物库是化学品公司、制药公司和学术机构的基础研究所必需的工具。这些库通常包含成千上万种化合物,用于发现新的生物活性分子、药物设计和药物筛选等研究方向。在市场上,有多个品牌提供化合物库服务,其中包括Chembridge、Enamine、Specs和ChemDiv等。本文将对这几个品牌进行比较测评,并给出最佳选择。

1. Chembridge

Chembridge是一个成立于1993年的化学品公司,在化合物库领域拥有广泛的经验。该公司主要特点是拥有数量庞大的化合物库,可以为客户提供超过200万种不同的小分子化合物。此外,该公司还因其高质量的化合物而著名,拥有超过500个专利申请,且其化合物的纯度普遍高达95%以上。此外,Chembridge还提供定制化合物服务,客户可以要求合成特定结构的化合物,这使得其在药物设计等方面具有很高的灵活性。最重要的是,Chembridge的化合物价格相对较低,这也使得其被广泛选择。

2. Enamine

Enamine成立于1991年,总部位于乌克兰,是一家以化合物库和药物发现服务为核心业务的公司。与Chembridge类似,Enamine也拥有数量众多的化合物库。不同之处在于,Enamine拥有100万种小分子化合物,其中大多数是由公司自行合成的,多样性也不错,但价格要高于Chembridge。

3. Specs

Specs成立于1994年,总部位于荷兰,并在美国、日本和中国设有办事处。该公司也是化合物库领域中最早进入市场的品牌之一,它提供数量庞大的化合物库以及多项药物发现相关的研究服务。与Chembridge和Enamine相比,Specs的化合物库数量较少,但仍可提供超过20多万种化合物。此外,Specs也提供自定义化合物合成服务和药物筛选服务等支持。

4. ChemDiv

ChemDiv成立于1991年,总部位于美国加利福尼亚州,是一家专注于小分子化学研究的公司。该公司提供了包括化合物库在内的多项服务,如化合物设计、合成和药物筛选等。其化合物库数量略少于Chembridge,但仍可提供约140万种化合物。此外,ChemDiv的化合物库中还涵盖了天然产物等化合物。

基于上述内容对比,我们可以得出Chembridge是最好的化合物库品牌。该公司拥有数量众多的化合物库,高质量的化合物以及相对较低的价格,这都使其成为客户的首选。当然,其他品牌也具有自己独特的优点,在特定情况下可能更适合客户的需求。因此,客户在选择筛选化合物库时,应该根据自己的需要和预算进行来选择。

许多有机化合物数据提供化合物结构、性质和相关研究信息,适用于药物研发、化学分析等领域。以下是几种获取和使用有机化合物数据的方法: 1. **PubChem** 是美国国家医学图书馆(NCBI)维护的公共数据,提供超过1亿种化合物的信息,包括有机化合物。可以通过其网站直接搜索化合物或下载数据。访问网址:https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/。下载数据时可选择SDF、CSV等多种格式。 2. **ChemSpider** 是另一个免费的化学数据,由英国皇家化学学会(RSC)维护,包含超过6亿种化合物的信息。用户可以通过结构搜索、分子式搜索等方式查找化合物,并下载相关数据。网址为:http://www.chemspider.com/。 3. **ZINC数据** 提供可用于虚拟筛选的有机化合物数据,适合药物发现研究。ZINC支持批量下载化合物数据,按用途分类,如“for sale”、“drugs”等。访问地址:https://zinc.docking.org/。 4. **Reaxys** 是由Elsevier提供的化学数据,涵盖有机化合物的物理性质、反应信息和文献引用。该数据主要用于学术和商业研究,可通过机构订阅访问并导出数据。 5. **使用化合物数据的软件工具**,如RDKit(开源化学信息学工具包)可用于处理下载的SDF或SMILES格式数据,进行结构分析、相似性搜索等操作。例如,使用RDKit读取SDF文件并提取化合物信息的代码如下: ```python from rdkit import Chem suppl = Chem.SDMolSupplier('compounds.sdf') molecules = [mol for mol in suppl if mol is not None] print(f"Loaded {len(molecules)} molecules") ``` 6. **化合物数据的在线可视化工具**,如MolView(https://molview.org/)允许用户直接输入化合物名称或SMILES结构,查看3D结构并获取基础化学性质。 7. **构建本地化合物数据**,可使用MySQL或PostgreSQL存储化合物结构和属性信息,并结合Open Babel或RDKit进行结构转换与搜索。例如,使用Open Babel将SMILES转换为SDF格式: ```bash obabel -ismi compounds.smi -osdf -O compounds.sdf ``` 8. **商业数据** 如Mcule(https://www.mcule.com/)和eMolecules(https://www.emolecules.com/)提供可购买化合物的数据,适合用于高通量筛选和药物开发。
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