合研生物可以利用基于结构的药物设计方法，对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业和科研院所，可提供一站式的早期药物研发服务，包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、动力学模拟等，涉及化学药、生物药、中药等多种新药类型，为您提供优质的药物发现服务。

• 计算机辅助药物设计

         计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design）是以量子力学和分子力学的分子模拟理论为基础，通过模拟、计算或模型学习，预测药物与靶标分子之间的作用，筛选、设计和优化先导化合物的方法。
       1. 基于结构的药物设计（Structure-based Drug Design, SBDD）
            a) 分子对接（Molecular Docking）
            b) 从头设计（de novo）
            c) 药效团模型（pharmacophore）
       2. 蛋白结构的同源模建（Homology Modeling）
       3. 动力学模拟（Molecular Dynamics）
       4. 基于配基的药物设计（Fragment-based Drug Design, FBDD）
            a) 定量构效关系分析（QSAR）
            b) 机器学习模型（Machine Learning）
            c) 构象分析（Conformational Analysis）
       5. 先导化合物优化（Lead Optimization）
            a) 骨架跃迁（Scaffold Hopping）
            b) 生物电子等排体（Bioisostere）
            c) 分子相似性分析（Molecular Similarity Analysis）
            d) 成药性分析（Drug Profiler）
                理化性质（Physical and Chemical Properties）
                ADME性质（ADME Property）
               安全性（Safety Profiler）
       6. 多靶标药物设计（Multi-target Drug Design）

• 反向靶标预测

             寻找靶标的过程，称为反向找靶，即建立表型活性和分子靶标的关系。
              反向对接（Reverse Docking）
              反向药效团模型搜索（Pharmacophore Matching）
              配体分子相似性分析（Ligand Similarity Analysis）
              化合物-靶标网络（Compound-Target Network Plot）
              靶标作用通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis）

•  基于靶标的合理药物设计

         与疾病相关的生命科学基础研究或已有的药物成功研发案例可以发现并确证药物开发的靶标，此时，一个重要的任务是尽快发现多样性的活性化合物。如果靶标蛋白的结构已经通过X-Ray衍射或是NMR方法测定，可以利用基于结构的药物设计方法，包括分子对接、药效基团、从头设计、分子动力学等，对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。在靶标结构未知的情况下，盛世华康可以通过同源模建等方法建立该靶标的可能结构，并开展进一步的研究。
          * 基于配体的合理药物设计
          如果没有任何靶标结构相关的信息可以利用，可以根据已知的活性分子，根据相似性原理，开展定量构效关系分析、药效团模型构建、假想受体模型等研究，或进行先导化合物的结构优化，快速发现me too, me better的化合物。
         * ADME/T特性的理论评测
          可通过理论方法预测、分析客户所提供的苗头或先导化合物的吸收、分布、代谢、排泄以及毒性(ADME/T)特性，以帮助提高这些化合物的成药性。这些理论预测模型均基于大数据分析获得，既包括大量的商业模型，也包括基于独有技术开发的模型。
         * 表型活性的靶标预测
          对已经经过表型活性确认的分子，例如抗肿瘤、抗菌药物，通过反向分子对接、药效团搜索和机器学习算法推测该活性分子的潜在靶标，并进一步快速验证靶标的正确性。对分离或者合成获得的新颖化合物结构，可以通过上述技术，预测该化合物的潜在活性，实现靶标发现，提升化合物价值。

服务流程：
          客户提出需求-> 公司提供初步方案->双方协商方案细节与定价->公司提供药物设计结果->客户反馈->后续跟进服务

一块96孔板测试，可以获得90个数据点

提供基于细胞、GPCR、离子通道、激酶等进行体外筛选模型的开发与验证服务。
提供的模型包含但不限于以下：
G蛋白偶联受体的钙流检测；
G蛋白偶联受体的cAMP检测；
 离子通道的检测；
报告基因检测；
激酶和其他酶类的生化分析；
细胞水平的激酶检测；
细胞毒性实验（高通量）

细胞造模筛选
NO损伤
H₂O₂损伤
谷氨酸损伤
氧糖剥夺损伤（模拟缺血性脑卒中）
6-OHDA损伤(6-羟基多巴胺，模拟帕金森病PD模型)
人β淀粉样蛋白25-35(Aβ25-35)损伤（模拟AD阿尔茨海默病（老年痴呆）模型）

机理研究举例
形态观察、LDH释放、测定ROS积累、测定线粒体膜电位（MMP）、Annexin V/PI细胞凋亡检测、WB检测、qPCR检测
机理研究都类似，细胞水平的Annexin V/PI细胞凋亡、tunel检测凋亡率、WB的蛋白表达、基因水平的PCR表达等不同水平的影响情况。

高通量筛选是药物研发链条中最前站的一环。它是以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以微孔板形式作为实验工具载体，以自动化操作系统执行实验过程，以灵敏快速的检测仪器采集实验结果数据，以计算机对实验数据进行分析处理，同一时间对数以千万样品检测，并以相应的数据库支持整个体系运转的技术体系。
我们有先进的自动化液体工作站，高性能的读板机，熟练专业的技术人员，能对细胞水平的，激酶水平的各种实验进行条件优化。能为您建立稳定的，操作简便的，数据可靠性高的实验模型。能够帮助您判断化合物是否进入下一阶段的开发流程。为您的药物研发节约宝贵的时间和经费。

合研生物可以利用基于结构的药物设计方法，对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业和科研院所，可提供一站式的早期药物研发服务，包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、动力学模拟等，涉及化学药、生物药、中药等多种新药类型，为您提供优质的药物发现服务。

• 计算机辅助药物设计

         计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design）是以量子力学和分子力学的分子模拟理论为基础，通过模拟、计算或模型学习，预测药物与靶标分子之间的作用，筛选、设计和优化先导化合物的方法。
       1. 基于结构的药物设计（Structure-based Drug Design, SBDD）
            a) 分子对接（Molecular Docking）
            b) 从头设计（de novo）
            c) 药效团模型（pharmacophore）
       2. 蛋白结构的同源模建（Homology Modeling）
       3. 动力学模拟（Molecular Dynamics）
       4. 基于配基的药物设计（Fragment-based Drug Design, FBDD）
            a) 定量构效关系分析（QSAR）
            b) 机器学习模型（Machine Learning）
            c) 构象分析（Conformational Analysis）
       5. 先导化合物优化（Lead Optimization）
            a) 骨架跃迁（Scaffold Hopping）
            b) 生物电子等排体（Bioisostere）
            c) 分子相似性分析（Molecular Similarity Analysis）
            d) 成药性分析（Drug Profiler）
                理化性质（Physical and Chemical Properties）
                ADME性质（ADME Property）
               安全性（Safety Profiler）
       6. 多靶标药物设计（Multi-target Drug Design）

• 反向靶标预测

             寻找靶标的过程，称为反向找靶，即建立表型活性和分子靶标的关系。
              反向对接（Reverse Docking）
              反向药效团模型搜索（Pharmacophore Matching）
              配体分子相似性分析（Ligand Similarity Analysis）
              化合物-靶标网络（Compound-Target Network Plot）
              靶标作用通路富集分析（Pathway Enrichment Analysis）

•  基于靶标的合理药物设计

         与疾病相关的生命科学基础研究或已有的药物成功研发案例可以发现并确证药物开发的靶标，此时，一个重要的任务是尽快发现多样性的活性化合物。如果靶标蛋白的结构已经通过X-Ray衍射或是NMR方法测定，可以利用基于结构的药物设计方法，包括分子对接、药效基团、从头设计、分子动力学等，对可购买化合物、天然产物等数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。在靶标结构未知的情况下，盛世华康可以通过同源模建等方法建立该靶标的可能结构，并开展进一步的研究。
          * 基于配体的合理药物设计
          如果没有任何靶标结构相关的信息可以利用，可以根据已知的活性分子，根据相似性原理，开展定量构效关系分析、药效团模型构建、假想受体模型等研究，或进行先导化合物的结构优化，快速发现me too, me better的化合物。
         * ADME/T特性的理论评测
          可通过理论方法预测、分析客户所提供的苗头或先导化合物的吸收、分布、代谢、排泄以及毒性(ADME/T)特性，以帮助提高这些化合物的成药性。这些理论预测模型均基于大数据分析获得，既包括大量的商业模型，也包括基于独有技术开发的模型。
         * 表型活性的靶标预测
          对已经经过表型活性确认的分子，例如抗肿瘤、抗菌药物，通过反向分子对接、药效团搜索和机器学习算法推测该活性分子的潜在靶标，并进一步快速验证靶标的正确性。对分离或者合成获得的新颖化合物结构，可以通过上述技术，预测该化合物的潜在活性，实现靶标发现，提升化合物价值。

服务流程：
          客户提出需求-> 公司提供初步方案->双方协商方案细节与定价->公司提供药物设计结果->客户反馈->后续跟进服务

高通量筛选是药物研发链条中最前站的一环。它是以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以微孔板形式作为实验工具载体，以自动化操作系统执行实验过程，以灵敏快速的检测仪器采集实验结果数据，以计算机对实验数据进行分析处理，同一时间对数以千万样品检测，并以相应的数据库支持整个体系运转的技术体系。
我们有先进的自动化液体工作站，高性能的读板机，熟练专业的技术人员，能对细胞水平的，激酶水平的各种实验进行条件优化。能为您建立稳定的，操作简便的，数据可靠性高的实验模型。能够帮助您判断化合物是否进入下一阶段的开发流程。为您的药物研发节约宝贵的时间和经费。

一块96孔板测试，可以获得90个数据点

高通量筛选是药物研发链条中最前站的一环。它是以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以微孔板形式作为实验工具载体，以自动化操作系统执行实验过程，以灵敏快速的检测仪器采集实验结果数据，以计算机对实验数据进行分析处理，同一时间对数以千万样品检测，并以相应的数据库支持整个体系运转的技术体系。
我们有先进的自动化液体工作站，高性能的读板机，熟练专业的技术人员，能对细胞水平的，激酶水平的各种实验进行条件优化。能为您建立稳定的，操作简便的，数据可靠性高的实验模型。能够帮助您判断化合物是否进入下一阶段的开发流程。为您的药物研发节约宝贵的时间和经费。

提供基于细胞、GPCR、离子通道、激酶等进行体外筛选模型的开发与验证服务。
提供的模型包含但不限于以下：
G蛋白偶联受体的钙流检测；
G蛋白偶联受体的cAMP检测；
 离子通道的检测；
报告基因检测；
激酶和其他酶类的生化分析；
细胞水平的激酶检测；
细胞毒性实验（高通量）