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PhysChem Suite (中文)

使用ACD / PhysChem Suite计算理化性质/h1>
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PhysChem Suite (中文) Overview

LogP，LogD，pKa，水溶解度等的计算和预测器…

分子的理化特性可以帮助您更好地了解其可能的行为，支持高通量筛选（HTS）和数据驱动的潜在先导物优化。

PhysChem Suite由许多预测模块组成。它提供了基于结构的高质量物理化学性质的计算。

  • 根据结构预测水溶性，*沸点，logD，* logP，* pKa，* Sigma和其他分子描述符/li>
  • 使用排序，绘图工具评估计算结果
  • 评估预测的理化性质值的可靠性
  • 研究目标化合物的定量结构-属性关系，结构修改和/或潜在客户优化
  • 用实验数据训练预测，以更好地反映新的化学空间
  • 包括自定义模型和内部预测算法

*模型可根据实验数据进行训练

Benefits

理化性质计算器中需要的一切

易于使用

  • 只需绘制您的结构即可进行预测。 PhysChem Suite使所有人，医学化学，合成化学和研究化学家以及其他人员的物理化学特性预测变得容易
  • 无需编码即可训练模型。无需成为软件工程师，程序员或计算化学家，即可提高新型化学空间的预测准确性。

快速，准确，可靠的结果

  • 快速计算单个化合物或数万个化合物的性质
  • 预测基于精心挑选的实验数据数据库
  • 通过可靠性指标，数据库中类似结构的显示以及原始实验数据的文献参考轻松评估结果的可靠性

方便的可视化

  • 通过结构上的颜色映射可视化子结构/原子对属性值的贡献
  • 通过用户定义的电子表格结果颜色编码，快速识别库中的有利和不利化合物

更深入的见解

  • 通过创建散点图，浏览，过滤，排序和排序库的工具轻松识别趋势并确定化合物的优先级
  • 集中掌握每个分子的完整特性，自信地做出决定

使用自有数据可自定义

  • 从商业产品获得内部模型的准确性。使用您自己的实验数据来扩展可训练模块的适用范围。

可扩展到第三方模型

  • 通过包含第三方和内部模型来创建用于预测数据的单一环境
  • 使用PhysChem Suite的可靠结果对更复杂的行为进行建模

Calculate properties for tens or hundreds of compounds. Create scatter plots to identify trends. Sort, filter, and rank results.

See all the properties calculated in PhysChem Suite, in one place.

Predict the boiling point of organic compounds. See the results as a plot or a table.

Calculate the acid dissociation constant (pKa) using two different algorithms. See all ionic forms by pH.

Predict logP. Color highlighting shows contributing structural features. See experimental values for similar structures.

How It Works

借助PhysChem Suite可以快速进行预测

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  • 1 绘制/导入结构
  • 2 选择感兴趣的属性
  • 3 查看结果并做出决定
  • 4 报告为PDF或复制/粘贴
Customer Reviews
“Merck Germany has deployed Percepta Enterprise software at their Research facilities in Germany and North America. It provides in silico tools for the prediction of Physicochemical, ADME and Tox properties, helping support the medicinal chemists in their planning of syntheses and optimization of new chemical entities. Their main reasons for choosing ACD/Labs Percepta Enterprise were its ease of use and, in particular, its configurability and ability to use existing in-house built algorithms.”


““显然，行业标准的PhysChem预测模型应得到应有的重视。它们是最一致的预测，适用于更复杂的相似药物模型。“计算化学家”

Computational Chemist

“The big advantage of [the] software is the big 'Easy Button' for all predictions, where you just drop in a structure and hit go, then everything you want is right there.”

Brian Dean
Genentech

Product Features

理化性质计算器功能

  • 计算有机分子，金属有机物，盐，水合物，混合物，蛋白质（MW≤2000道尔顿）和聚合物单元的理化性质
  • 从结构开始（在应用程序中绘图，或从第三方绘图包复制/粘贴）；SMILES字符串； InChI代码；导入的MOL，SK2，SKC或CDX文件；或在内置字典中按名称搜索
  • 可用于多种预测的几种算法-有关更多详细信息，请参见各个模块
  • 自动检测互变异构形式（适用于预测模块）
    • 选择规范或主要形式
  • 评估结果
    • 突出显示子结构/原子贡献的结构
    • 计算过程
  • 计算化合物组或化合物库的理化性质，并使用内置工具对结果进行分类，过滤，绘图和排名
    • 设置用户定义的标签颜色
    • 数字过滤结果
    • 按升序/降序对结果进行排序
  • 通过活动历史记录查看先前计算值的结果
  • 预测准确性的评估，以评估预测值的可靠性（所提供的信息因模块和计算算法而异）
    • 95％的置信区间
    • 交互式计算协议
    • 可靠性指数，并在训练库中显示5个最相似的结构，并提供实验值和文献参考
  • 将结果报告为PDF或复制到您选择的应用程序
  • 适用于ACD / LogP（GALAS模型）和ACD / LogS0的QPRF和QMRF文档
  • 在选定的模块（logP，pKa，logD）中用实验数据训练算法
  • 通过使用XML协议或DLL的形式连接到现有的Web服务来添加自定义模型/算法和内部预测算法（仅在瘦客户端部署中可用）
  • 深入了解结构属性关系
  • 了解并修改先导化合物的药代动力学特征
    • Lipinksi的5规则和先导物好/坏指标
  • 确定造成毒性的结构碎片
  • 使用交互式优化工具修改结构集
    • 根据最佳特性生成具有取代基修饰的类似物库
    • 根据您所需的特性曲线对数百个结构类似物进行排序，过滤和确定优先级
    • 创建和使用自定义片段库
    • 使用内置的逆合成工具靶向可合成的片段
  • 计算在25°C下在纯（无缓冲）水中的定量溶解度
  • 预测pH 7.4下的定性溶解度-从高可溶性到不溶性的化合物分类
    • GALAS（全局，根据相似性局部调整）算法
    • 从训练集中显示5个最相似的结构，并提供实验值
  • 估计固有溶解度-logS0
    • 基于> 6800种化合物的训练集和GALAS算法进行的预测
    • 可靠性值和最多5个与实验数据一起提供的训练集中最相似的结构
  • 预测pH依赖性的水溶性— logS
    • 在感兴趣的生理pH值（pH 1.7、4.6、6.5、7.4、8.0）下的溶解度
    • 预测pH值与溶解度的关系图
  • 用实验值训练模型
  • 根据压力估算有机化合物的沸点
  • 预测蒸气压随温度的变化
  • 以表格或图形形式查看结果
  • 预测logP-从以下三种预测算法中进行选择：
    • 经典
    • GALAS（全局，根据相似性进行局部调整）
    • 基于其他两个模型的合并logP
  • 详细的计算协议列出了所有贡献的官能团，碳原子以及通过脂肪族，芳香族和乙烯基系统的相互作用（经典算法）
    • 单击条目以突出显示结构上的相应实体
  • 分子的颜色突出显示以突出​​亲水/亲脂性子结构（GALAS）
  • 用实验值训练模型，以改善对专有化学空间的预测
    • 创建并选择不同的训练库进行计算，或切换到内置算法

了解有关ACD / LogP的更多信息

LogD预测基于PhysChem Suite的logP和pKa模型

  • 从多种logP和pKa算法中选择（默认值：logP Consensus，pKa经典）
  • 按pH查看logD计算结果
    • 生理相关值（1.7，4.6，6.5，7.4，8.0）
    • 在感兴趣的pH值上单击并拖动以绘制logD（logD与pH）
    • 在特定的pH值上添加/删除预测
  • 使用logP和pKa的实验值训练模型，以改善对专有化学空间的预测
    • 创建并选择不同的训练库进行计算，或切换到内置算法

了解有关ACD / LogD的更多信息

  • 计算标准条件（25°C，零离子强度）在水溶液中每个可电离基团的酸解离常数（pKa）
  • 从两种不同的算法中选择：ACD / pKa Classic（默认计算器）和GALAS
  • 有关所有电离阶段的每个电离过程（离解反应）的信息
  • 可电离基团的颜色编码：红色=酸性，蓝色=碱性，紫色=两性电离中心；颜色强度表示酸/碱强度。
  • 计算最强的酸和碱解离常数
  • 计算出的pKa值的可靠性范围（以±log为单位）
  • 每个预测电离的详细计算方案（称为解离阶段）
    • 在解离阶段悬停以查看结构上突出显示的相关可电离中心
    • 单击结构片段以将其突出显示在结构上
  • 用实验数据训练算法

Learn more about ACD/pKa

  • 显示各个电离微阶段对最终pKa的百分比贡献
  • 在交互式图表（pH 0-14）和表格中查看计算出的pKa值与pH的关系（选择pH值，包括生理学相关值1.7、4.6、6.5、7.4）
    • 净电荷与pH值的关系
    • 在图上单击并拖动滑块以查看目标pH下存在的离子形式
    • 查看在目标pH值下存在的所有离子形式的分数
    • 质子化状态与pH的关系
    • 在图上单击并拖动滑块以查看目标pH下存在的离子形式
    • 查看在目标pH值下存在的所有离子形式的分数
  • 在零离子强度和25°C下，计算水溶液中分子的选定片段的取代基特定参数
    • 电子取代基常数（Hammett）
    • 立体常数（摩尔体积，摩尔折射率
    • 疏水常数（Hansch Pi）
  • 高精度—典型计算精度为±0.05
  • 内部数据库包含> 850个取代基和> 3000个精心推导的实验电子常数
  • 密度
  • 可自由旋转的键
  • 氢键的供体和受体
  • 折射率
  • 摩尔折射率
  • 摩尔体积
  • 分子量
  • Parachor
  • 极性表面积
  • 极化率
  • 类药5原则
  • 表面张力
Deployment/Integration Options

选择适合您的部署选项

桌面版

在单台计算机上安装ACD / PhysChem Suite即可访问桌面客户端，该胖客户端提供了完整的图形用户界面，并可以访问可训练模块的算法训练工具。

批量版

以最少的用户干预执行数十万种化合物的高通量筛选（HTS）。批处理部署与Microsoft Windows和Linux操作系统（OS）兼容。企业内部网或工作流工具（例如Pipeline Pilot）的插件。

Percepta Portal 网页版

使用基于浏览器的应用程序来预测理化特性。可以使用KNIME集成组件。托管在您的公司Intranet或云上。适用于Linux和Windows OS。

More Reasons to Use PhysChem Suite

可训练的理化性质计算器

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使用精选的实验数据来扩展训练数据库和可训练模型的适用范围。

即使您不是计算机化学家或软件工程师，也可以对Classic和GALAS算法进行培训。

What's New!

PhysChem Suite 2022版的新增功能

  • pH Selector tool to help you select the optimal pH for chromatographic separations
  • Capability to import training libraries into PhysChem Suite in all major file types
  • Streamlined “Context Help”

Read the Full List of What’s New

Learn More about PhysChem Suite

Additional resources are available on our English web site

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