返回
Macrocycle-DB: a comprehensive database for macrocycle-based drug discovery
DOI:10.1093/nar/gkaf1107.png)
摘要
En 中文
大环化合物因其独特的结构和理化特性在药物设计中获得了广泛关注。尽管现有实验数据丰富,但仍需要一个集中资源以支持基于大环化合物的药物发现。在此,我们介绍Macrocycle-DB,这是目前最全面的大环化合物在线数据库,收录了45 525个化合物,其中包括76个获批药物和105个临床候选药物,这些药物靶向2533种蛋白质。该数据库提供每个大环化合物的完整结构信息、实验生物活性数据和理化性质,以及共晶结构以可视化蛋白-配体相互作用。此外,Macrocycle-DB还提供专门描述符、合成大环化合物的骨架和连接基团详情,以及高质量可下载数据集,以促进计算药物设计。Macrocycle-DB可免费访问,网址为https://macro-db.dpbio.tech/和https://macro-db.cn/。
Keyword:
MEMBRANE-PERMEABILITY
RULE
期刊
IF:
13.1
论文数:
3.6W
被引数:
29.0W
机构
引用论文
RCSB Protein Data Bank (RCSB.org): delivery of experimentally-determined PDB structures alongside one million computed structure models of proteins from artificial intelligence/machine learningRCSB蛋白质数据库 (RCSB.org): 实验确定的PDB结构以及来自人工智能/机器学习的100万个蛋白质计算结构模型的交付
NUCLEIC ACIDS RESEARCH
IF13.1
Designing Macrocyclic Kinase Inhibitors Using Macrocycle Scaffold Hopping with Reinforced Learning (Macro-Hop)使用宏观骨架跳跃(Macro-Hop)与强化学习设计大环激酶抑制剂
DrugBank 6.0: the DrugBank Knowledgebase for 2024DrugBank 6.0: 2024的DrugBank知识库
NUCLEIC ACIDS RESEARCH
IF13.1
The exploration of macrocycles for drug discovery - an underexploited structural class用于药物发现的大环的探索-未充分利用的结构类别
TTD: Therapeutic Target Database describing target druggability informationTTD: 描述目标药物可药性信息的治疗目标数据库
NUCLEIC ACIDS RESEARCH
IF13.1

