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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明提供基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法，涉及药物化学和化学信息学技术领域。该基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法，包括：结构收集：从科学文献和数据库中收集已知的共价激酶抑制剂的分子结构数据；类型筛选：使用化学信息学方法，特别是基于SMARTS模式匹配的技术迈克尔受体类型的特征包括特定的亲电中心和共轭系统；Recap算法碎片化：利用RDKit中的Recap算法对筛选出的共价抑制剂进行碎片化处理，Recap算法通过识别分子中的化学键断裂点，将分子分解成若干较小的片段。通过精细的碎片化和筛选设计出具有更高选择性的共价抑制剂，减少脱靶效应和副作用，筛选出的片段具有较小的分子结构，简化了新型抑制剂的合成过程，降低了研发和生产成本。
主权项：1.基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法，其特征在于：包括：结构收集：从科学文献和数据库中收集已知的共价激酶抑制剂的分子结构数据，这些数据来源包括药物化学期刊、专利文献以及公开的化学数据库；类型筛选：使用化学信息学方法，特别是基于SMARTS模式匹配的技术，检索并筛选出具有迈克尔受体特征的共价抑制剂，迈克尔受体类型的特征包括特定的亲电中心和共轭系统；Recap算法碎片化：利用RDKit中的Recap算法对筛选出的共价抑制剂进行碎片化处理，Recap算法通过识别分子中的化学键断裂点，将分子分解成若干较小的片段，该算法能够高效地处理复杂分子结构，并生成多样性的分子片段库；片段过滤：根据预设的标准，对生成的片段进行筛选和过滤，标准包括：重原子数不含氢原子不超过25；片段中含有的环数量不超过3；这些标准确保筛选出的片段具有较小的分子量和适中的结构复杂度，适合进一步的药物优化；数据分析：对保留的片段进行进一步的化学和生物活性分析，包括计算片段的Lipinski五规则口服活性药物的特性和其他药物化学性质，通过体外实验和计算机模拟，评估片段的生物活性和靶向特性；潜在药物设计：基于筛选的分析结果，涉及并合成潜在的新型共价激酶抑制剂，利用分子对接和分子动力学模拟，进一步优化候选分子，提高其选择性和活性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于Recap算法的共价激酶抑制剂碎片化方法
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