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概要

 

データコンテンツ

MOEには、導入後即座に解析を始めることができるよう、配座解析や結合の修正などの処理を予め施した利便性に優れた豊富なデータコンテンツが提供されています。データコンテンツは、ファーマコフォア検索、ドッキングシミュレーション、バーチャルスクリーニング、コンビケムライブラリー構築、フラグメント創薬、ホモロジーモデリングなどに使用可能です。

リードライク化合物データベース

35以上の試薬提供会社のカタログより収集したリードライク化合物の配座解析データベースです。約65万件の化合物、約4,500万配座が収録されています。ファーマコフォア検索やドッキングシミュレーションなどに利用できます。

リードライク化合物データベース

分子フラグメントデータベース

約75万件のフラグメント構造データベース(1,704万配座)です。母核構造置換やフラグメント付加・連結に利用できます。

ChEMBLフラグメントデータベース

ChEMBL*)データベースをもとに生成した約78万件フラグメントデータベースです。フラグメントベースの分子設計に利用できます。
* https://www.ebi.ac.uk/chembl/

RECAPフラグメントデータベース

逆合成を考慮して考えられたRECAPルールにより分割された約2万5千件のフラグメントデータベースです。合成しやすさも加味したバーチャルライブラリーの構築に利用できます。

Building Block試薬データベース

化合物構造とベンダー名・コード番号を収録したデータベースです。化学反応に基づいたバーチャルライブラリーを生成することができます。

リードライク化合物データベース
反応物に該当する試薬をライブラリーから自動的に検索し生成物を構築

MOEプロジェクトデータベース

タンパク質立体構造を用いた薬物設計には、受容体の立体構造以外に、配列、リガンド、物性、構造アノテーション、電子密度、実験値など様々な関連データの活用が重要です。MOE Project データベースは、それらの散在したデータソースを整理し集約可能なタンパク質立体構造データベースとしてまとめたものです。受容体はリガンド結合部位で重ね合わせされ、種、ファミリー、リガンド構造、リガンドの物性値、PLIF情報、タンパク質の構造アノテーション等を収録しています。MOE Projectデータベースからは、キーワード検索の他に、アミノ酸配列、リガンド構造、ポケット構造、相互作用等の柔軟な構造検索が可能です。以下のデータベースを標準搭載し、ユーザーによる最新データへのアップデートもできます。ユーザーによるオリジナルのMOEプロジェクトデータベースの構築も可能です。

標準MOEプロジェクトデータベース
ABC Transporter, Antibody, Aspartic Protease, Bromodomain, Carbonic Anhydrase, GPCR Class A, Histone Acryltransferase, Histone Deacetylase, Ion Channel, Ionotropic Glutamate Receptor, Matrix Metallprotease, Nuclear Receptor, Phosphoinostitide 3-Kinase, Protein Kinase, Protein Phosphodiesterase, Trypsine-like Serine Protease, TCR and MHC

MOEプロジェクトデータベース
MOEプロジェクトデータベース(Protein Kinase)の一部。活性部位で重ね合わせされており、配列と構造にアノテーション(色がついている部位)が付加されている。

タンパク質非冗長構造ドメインデータベース

配列の重複を除いたタンパク質のみのデータベースです。ホモロジーモデリングのテンプレートとして利用します。

タンパク質ファミリー配列データベース

ホモロジー検索に利用するファミリーごとにクラスタリングされたタンパク質配列データベースです。配列検索は、インターネットを利用せずローカル内で実行します。

アミノ酸・核酸 側鎖配座データベース

LowModeMDによって作成された側鎖構造の配座解析データベースです。ホモロジーモデリングやProtein Design、タンパク質や核酸の変異体構築に利用できます。新規の修飾アミノ酸や修飾核酸の側鎖配座も追加できます。

化合物カタログデータベース

各社が取り扱っている化合物カタログのデータベースです。MOE用のMDBに変換したファイルを入手することができます。データベースの詳細や入手方法はこちらをご参照ください。
化合物カタログは、MOE-QFSSを用いて高速検索することも可能です。


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