日韩欧美中文字幕在线韩

  • <pre id="0xn3r"></pre>
  • <acronym id="0xn3r"><label id="0xn3r"><address id="0xn3r"></address></label></acronym>
    <td id="0xn3r"></td>
    <acronym id="0xn3r"><strong id="0xn3r"><listing id="0xn3r"></listing></strong></acronym>
    1. 化學信息學整合解決方案

      新聞摘要:化學信息學是化學領域中“大數據”的完美解決方案,利用計算機技術對化學信息進行表達,管理,分析,模擬和傳播,以實現化學信息的提取,轉化與共享,揭示化學信息的實質與內在聯系,促進化學學科的知識創新。簡要概括為將數據(Data)轉化為信息(Information),將信息轉化為知識(Knowledge),并將它特定應用于化學研究。

        化學信息學是化學領域中“大數據”的完美解決方案,利用計算機技術對化學信息進行表達,管理,分析,模擬和傳播,以實現化學信息的提取,轉化與共享,揭示化學信息的實質與內在聯系,促進化學學科的知識創新。簡要概括為將數據(Data)轉化為信息(Information),將信息轉化為知識(Knowledge),并將它特定應用于化學研究。
             化學信息學采用人工智能與信息科學領域的先進方法和工具進行數據的分析和應用。例如,運用數據挖掘技術發現大量原始數據中的隱含規則;運用特征提取技術和編碼技術進行模式的表達;運用數據庫技術完成大型數據的儲存和搜索;運用計算機仿真技術模擬分子的合成及其各種性質表達等。



        作為行業先進的化學信息學解決方案供應商ACD/Labs為科學家提供了全面、綜合的解決方案,表現為利用計算機技術通過對多種譜圖數據信息的提取從而進行快速未知化合物結構解析、利用龐大后臺數據庫及精確算法預測化合物譜圖信息、基于QbD原理進行色譜分離方法開發與優化、波譜數據提取分析及知識庫的構建和信息共享、化合物信息登記與注冊、藥物代謝動力學研究、理化性質預測、ADME/Tox性質評估、虛擬篩選、基于性質的先導物優化設計、網絡數據庫技術等一站式平臺,為藥物化學、環境化學、石油化工、食品安全、日用化學、刑偵化學等化學的各個分支領域提供強大的信息支持。


       

       
      一、化學信息挖掘及知識共享

        在化學化工、食品藥品、材料科學、刑事鑒證等眾多領域中,大量測試樣本及各種的平行實驗和高效的組分提取技術為科學家提供了大量的化合物結構及特征譜圖數據信息,如1D & 2D NMR(核磁共振)、MS(質譜)、Chromatography(色譜)、UV-IR(紫外和紅外)、Raman(拉曼光譜)、Curve(曲線)等,被用來進行化合物的結構鑒定、特性表征、分離純化、代謝物產物分析等研究。
             同時隨著研發水平及計算機技術的發展,化學家及分析學家逐漸意識到利用計算機技術輔助快速處理和分析這些龐大的數據信息。計算機輔助化學分析與傳統的化學計量學方法相比,更注重于有用信息的提取和計算速度的提高。而如何快速、高效地分析這些數據,挖掘更多、更隱蔽的有效信息也日漸成為研究者們亟待解決的問題,同時在許多科研院所及商業組織機構中也伴隨出現一個系統性缺口——龐大的研究數據管理、原始數據與分析結果間的有效關聯以及知識信息共享等。而這樣的缺口極易造成組織間溝通不暢、重復性試驗、項目延遲及知識數據丟失等問題。在這樣的環境需求下,作為行業內著名的專業化學數據分析、管理軟件公司ACD/Labs推出的化學信息挖掘及知識管理平臺方案很好的滿足了化學家們的所有應用需求。


       


       1、統一化數據分析解決方案


       


             ACD/Labs針對科學家日常研究中產生的不同分析數據類型實現規范化、統一平臺處理和解釋。應用一個平臺系統完成對NMR、LC/GC/UV/MS、IR、TGA、DSC、XPD等所有數據類型的整合分析,并輔助研究人員快速的進行化學結構和譜圖間的比對驗證,分析結果可根據用戶需求自定義一鍵快速導出專業報告或存儲為統一格式文件,實現組織內、外部信息交流和共享。
             作為專業的統一化分析平臺,ACD/Labs真正實現了“All in One,One for All”的理念,在其強大的分析平臺上,研究者只需運用一個軟件系統即可實現對不同廠商、不同類型數據的讀取和分析,包括Bruker、Agilent、Waters、AB SCIEX、Thermo Scientific、JASCO等,大大節約學習和應用不同軟件的時間,同時也避免基于工作站的限制,實現對數據的完全“脫機”分析。
      2、化合物結構確認解決方案
            化合物識別、特性描述、結構確認貫整個研發過程,涉及大量分析數據的解釋和歸屬。ACD/Labs系統平臺通過高級算法及數據庫功能實現對目標化合物結構的快速確認,包含基于核磁、質譜、紅外等不同分析譜圖信息的不同解決方案。
            通過龐大的數據庫記錄進行譜圖檢索,實現快速已知物結構確認和排重,以及對未知物功能片段的獲取,并提供解析思路;基于精確的算法及后臺數據庫對候選物進行核磁、質譜、紅外等譜圖預測,并與實驗譜圖進行對比分析,實現快速結構確認;依據CASE(Computer Assisted Structure Elucidation)系統根據1D & 2D NMR、MS、UV-IR及色譜等各種實驗數據,依靠強大的算法對有機化合物進行自動結構解析。為闡明和確定雜質、天然產物、降解物、代謝產物等未知化合物結構方面提供全面的解決方案。
      3、藥物代謝研究解決方案

        


             ACD/Labs滿足科學家在研究早期或研究過程中快速準確預測藥物分子的各項ADME參數指標,包括被動吸收、血漿蛋白結合、表觀分布體積、血腦屏障、口服生物利用度、膜蛋白轉運、半衰期、曲線下面積、血藥濃度、代謝酶、代謝位點等,為藥物代謝動力學研究提供全面系統的參考和支持。
      平臺下的質譜手段解決方案供科學家利用去卷積算法并基于自動組分提取技術對LC/MS數據進行快速高效分析,自動提取并標記藥物分子相關的代謝產物及代謝類型,以及相關組分的[M+H]+、[M-H]-、中性碎片丟失等信息,提高代謝產物分析鑒定的工作效率。同時可以通過高級應用工具將藥物分子及所有代謝產物之間建立完整的生物轉化通路圖,并與相關的所有分析數據(NMR、LC/MS、IR)構建靈活的內部鏈接,實現藥物代謝研究領域完整的知識管理及信息共享。
      4、色譜方法開發解決方案


             ACD/Labs色譜方法開發解決方案基于QbD (Quality by Design)原理結合LC/UV,LC/MS等分析系統進行合理、系統的色譜分離方法開發??梢酝ㄟ^對目標物進行龐大的色譜數據庫檢索,以快速獲得相同或近似化合物的色譜分離條件,在進樣前為實驗樣本找到合理的起始點,如柱子、流動相及緩沖液體系等,同時對目標物進行分離模擬及快速方法篩選,獲得最合適的分離條件;也可應用研究者的實驗色譜數據,依靠精準的算法建立數學模型,針對一維或二維色譜條件進行優化,快速獲得優質柱溫、pH、梯度等完整的解決方案,從而有效的減少實驗進樣次數,提高工作效率。


      5、知識庫構建及共享解決方案


       
             在科研或研發的整個過程中,產生大量的分析數據及決策信息,而這些龐大原始數據管理、原始數據與分析結果間的有效關聯以及知識信息共享往往是科研或商業機構中經常出現的一個系統性缺口,而這樣的缺口也極易造成重復性試驗、項目延遲及知識數據丟失等問題。
             ACD/Labs知識庫構建及共享解決方案應用一個系統平臺完成對NMR、LC/GC/UV/MS、IR、TGA、DSC、XPD等所有數據類型的整合分析,并建立化學結構、譜圖數據及科學家決策分析之間的內部關聯。實現對所有原始或處理過的分析譜圖、化學信息、文本數據、參考資料等高效整合,支持科學家通過不同的讀寫權限對數據庫進行存儲、檢索、數據獲取及可視化分析,以及與其他合作者之間的信息和見解的交流與共享,支持組織內部與網絡外部的合作,很大限度的滿足化學信息挖掘及知識共享。


      二、計算機輔助虛擬篩選



        在藥物、化學研發、食品安全等領域,當前大家的共識是:新品研發具有高投入、高風險的特點。如何降低風險、提高成功率是大家所共同追求的目標。因此在研發前期即對先導物進行in sillico理化、ADME/T等性質的準確、快速評估則可大大減少后期實驗失敗幾率、人力財力的投入并可幫助研究者將工作聚焦于符合特定性質要求的先導化合物上;同時也降低試驗或環境污染,為化學品毒性篩選和安全管理以及其他領域的技術研究或管理決策提供科學、便捷、快速的評價參考,有效業提高業務水平和工作效率。
      1. 成藥性評價及先導物優化解決方案
             ACD/Percepta平臺針對藥物研發前期階段,通過龐大的后臺數據庫及強大的QSAR算法對化合物進行成藥性性質分析,快速、詳盡的闡述目標物理化、吸收、分布、代謝、排泄及毒性等方面性質。其獨有的預測可靠性評分、模型自訓練以及高亮標記貢獻片段等功能為科學家提供了強有力的信息參考;同時軟件平臺下內置的龐大化合物性質數據庫也為研究者提供了大量的化合物數據參考,可更快速獲得目標物或類似物的實驗數據,減少人員、時間及經費的消耗。


         研究者可對目標先導物進行基于性質的快速藥物設計,通過對位點、片段的合理改造,以獲得批量結構類似物,進而利用高效的QSAR算法對類似物篩選評估從而獲得符合理想性質的最優產物進行實驗合成,大大降低實驗嘗試次數及失敗幾率,提供工作效率,加快項目研發進度。



      2. 化學品安全性評估解決方案

        毒副安全性在食品、化工等研究領域中起著至關重要的影響作用。軟件平臺提供詳細、全面的安全性評價方案。內容涵蓋急性毒性、基因毒性、環境毒性、臟器毒性、生殖毒性、刺激性、致畸、致癌、致突變、心臟毒性等方面。不僅快速給出準確的性質評價結果,直觀高亮顯示毒性片段,同時給出透明的可靠性評分,并提供龐大的后臺實驗數據庫供用戶進行快速減速和定位。從而降低試驗及環境污染,更快速、準確評價的完成項目研究。



      【責任編輯:(Top) 返回頁面頂端
      Copyright ? 2008 - 2021 Tri-ibiotech.com All Right Reserved. | 備案許可證: 滬ICP備11020704-5.
      日韩欧美中文字幕在线韩