抗肥胖化合物库DO
近年来肥胖已成为全球普遍的公共健康问题，肥胖是一种由多种因素（遗传、饮食习惯、生活方式和环境）相互作用引起的复杂的疾病，通常伴随着胰岛素抵抗、氧化应激和炎症标志物表达增加，导致体内脂肪含量增加。肥胖容易引起糖尿病，高血压，动脉硬化等多种代谢紊乱性疾病。
创建该库的主要目标是识别通过不同于GLP1R激动机制发挥作用的新型潜在抗肥胖化合物。该方法旨在通过探索涉及体重调节的替代分子靶点和途径，应对日益严重的肥胖流行病。
当前的肥胖靶点包括参与食欲调节、能量消耗和脂质代谢的各种受体和酶。通过排除针对GLP1R的化合物，该库专注于其他有前景的靶点，如MC4R、SGLT2和各种脂肪酶抑制剂。这一策略可能发现新的治疗方法，与现有治疗相比，副作用更少或疗效更佳。
该库的最终目标是为肥胖治疗领域的进一步计算机筛选、体外测试和潜在药物发现工作提供宝贵资源，可能揭示新的作用机制和更有效的疗法，以应对这一复杂的代谢紊乱。
Chemdiv 的抗肥胖化合物库包含11076个筛选化合物。
等您来询问！
陶术生物化合物库目录(60.2 MB) 
库化合物信息
Excel 
SDF 库设计：
利用包括ChEMBL、Google Patents、SciFinder和Clarivate Cortellis Drug Discovery Intelligence在内的数据库，进行了针对靶向肥胖分子的全面搜索。该过程包括以下步骤：
1、参考化合物鉴定：从数据库中提取了一组具有已知或潜在抗肥胖特性的多样化化合物，重点关注已上市或处于肥胖治疗临床试验阶段的分子。
2、结构表征：对鉴定出的化合物的化学结构进行了全面分析。这包括分子描述符（如分子量、logP）、二维拓扑特征（如连接性指数）和三维构象特性（如形状指数）的评估。这种多维分析为每种化合物提供了全面的结构特征信息。
3、相似性评估：采用先进的化学信息学工具评估已知抗肥胖化合物与更大分子数据库之间的结构相似性。使用了多种指标，包括用于二维指纹的Tanimoto系数和基于三维形状的相似性度量，以识别结构相关的化合物。
4、库生成：基于与已知活性分子的结构相似性，创建了一个潜在抗肥胖化合物的聚焦库。重要的是，特意排除了针对GLP1R的化合物，以确保潜在作用机制的多样性并探索新的治疗方法。最终库由满足预定相似性阈值同时保持结构多样性的分子组成。
