Quantifying biogenic bias in screening libraries.
Quantifying biogenic bias in screening libraries.
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DOI：
10.1038/nchembio.180
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发表时间：
2009-07
影响因子：
14.8
通讯作者：
Shoichet, Brian K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hert, Jerome;Irwin, John J.;Laggner, Christian;Keiser, Michael J.;Shoichet, Brian K.
在先导发现中，筛选106个分子的文库的生物活性。考虑到超过1060种药物样分子被认为是可能的，这样的筛选可能永远不会成功。即使是偶尔，它们也会这样做，这意味着对文库分子的选择是有偏见的。在这里，开发了一种方法来量化筛选文库对生物源分子的偏倚。通过这种方法，我们考虑筛选文库中缺少什么以及如何优化它们。
In lead discovery, libraries of 106 molecules are screened for biological activity. Given the over 1060 drug-like molecules thought possible, such screens might never succeed. That they do, even occasionally, implies a biased selection of library molecules. Here a method is developed to quantify the bias in screening libraries towards biogenic molecules. With this approach, we consider what is missing from screening libraries and how they can be optimized.
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影响因子：
5.6
作者：
Ertl, Peter;Roggo, Silvio;Schuffenhauer, Ansgar
通讯作者：
Schuffenhauer, Ansgar
DOI：
10.1021/c160017a018
发表时间：
1965-01-01
期刊：
JOURNAL OF CHEMICAL DOCUMENTATION
影响因子：
--
作者：
MORGAN, HL
通讯作者：
MORGAN, HL
影响因子：
5.6
作者：
Fink, Tobias;Reymond, Jean-Louis
通讯作者：
Reymond, Jean-Louis
DOI：
10.1073/pnas.0503647102
发表时间：
2005-11-29
影响因子：
11.1
作者：
Koch, MA;Schuffenhauer, A;Waldmann, H
通讯作者：
Waldmann, H
影响因子：
3.8
作者：
Gupta, Sunil;Aires-de-Sousa, Joao
通讯作者：
Aires-de-Sousa, Joao