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Nova は、予期しない、あるいは見過ごす可能性が高い高品質の化合物を見つけるチャンスを広げることで、新しい化合物の最適化戦略を見つけ出すことを支援します。
Nova では、2 つの異なる仮想ライブラリ列挙法と 2 つの生成化学アプローチを使用して、de novo 設計を実行できます。
新しい化合物のアイデアを素早く見つけるために、柔軟で、使いやすい反応ベースのライブラリ列挙ツールを使って、仮想のライブラリをデザインできます。
Reaction Manager で約 100 の事前定義された一般的な反応から選択するか、独自の反応をスケッチしてマッピングし、一元管理されたライブラリまたは個人用のライブラリに追加します。利用可能な StarDrop データセット内の試薬選択基準を定義し、複数の反応部位を持つ試薬の列挙の位置選択性を指定します。列挙されたライブラリから、プロジェクトの目的に対して成功する可能性が高いプロパティまたはスコアに偏った製品を選択します。各試薬の在庫場所やコストなどの試薬メタデータは、列挙された化合物とリンクされ、最適な化合物を合成する際、簡単に注文することが可能です。自動合成の準備として、新しい Plate Layout ツールを使用して製品をプレートに割り当てることができます。
仮想ライブラリを設計するための柔軟で使いやすいスキャフォールド (足場) ベースのライブラリ列挙ツールを使用して、新しい化合物のアイデアを探ります。ライブラリのベースとなるスキャフォールドを描いた後、複数の官能基、原子、フラグメントを選択して、各バリエーションポイントで変化させることができます。
StarDrop の R-group Clipping ツールは、 Building Block から対応する置換基へと素早く変換することが可能であり、仮想ライブラリ列挙や新しい化合物アイデア探索への適用が可能です。各 Building Block の在庫状況や価格などの関連データは列挙化合物と連動しており、最良の化合物を合成する際、簡単に注文することができます。
フラグメントライブラリには、R グループおよび対応する Building Block の関連データ保存が可能であり、同僚と簡単に情報共有することができます。これは、最も一般的に利用する R グループ情報への便利なアクセス手段となり、迅速な仮想ライブラリ列挙のための中央拠点となりうることを意味します。
「親」の分子から、ビルトインされた 200 以上の一般的なトランスフォーメーションを使って新しい「世代」の関連化合物を作成することで、新しい化合物のアイデアの探索範囲を指数的に拡大します。トランスフォーメーションは実際の経験から導かれたものであるため、得られた化合物はメディシナルケミストリーの観点から妥当なものです。
Nova は、自社のトランスフォーメーションやオプションの BIOSTER データベースで拡張することができます。 BIOSTER は 29,000 以上の、文献等から収集された先例のあるトランスフォーメーションから成り、Reference 情報も含みます。
NextMove Software Ltd の Matched Series Analysis のための Matsy™ および SAR transfer アルゴリズムは、特定のプロジェクトに対するターゲット活性向上に繋がる可能性のある新しい化学的置換を予測します。これらの機能は、「次にどの化合物を合成すべきか？」という疑問に対する答えを得るために役立ちます。
Matched Series Analysis は従来の Matched Pair Analysis を超え、単なるペアだけではなく、より長い化合物シリーズデータを利用したものであり、特定の化学シリーズについてより関連性のある予測を行います。さらに、すべての予測は実験結果によって裏付けられ、提案内容を考察する際には、実験結果を参照したり評価することが可能です。