ChEMBL|药物发现数据集|生物信息学数据集

Papers with Code2024-05-15 收录

药物发现

生物信息学

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资源简介：

ChEMBL is a manually curated database of bioactive molecules with drug-like properties. It brings together chemical, bioactivity and genomic data to aid the translation of genomic information into effective new drugs.

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数据集介绍

构建方式

ChEMBL数据集的构建基于对大量生物活性数据的系统性收集与整合。该数据集通过自动化的数据提取技术，从已发表的科学文献和专利中收集化学分子及其生物活性信息。这些数据经过严格的筛选和标准化处理，确保了数据的准确性和一致性。此外，ChEMBL还采用了结构化的数据存储方式，使得数据能够高效地被检索和分析。

使用方法

ChEMBL数据集广泛应用于药物发现和化学信息学领域。研究人员可以通过该数据集进行分子筛选、活性预测和药物设计。使用者可以利用ChEMBL提供的API接口或直接下载数据进行本地分析。此外，ChEMBL还支持多种数据可视化工具，帮助用户更好地理解和利用数据。通过这些方法，ChEMBL为科学研究提供了强大的数据支持。

背景与挑战

背景概述

ChEMBL数据集，由欧洲生物信息学研究所（EBI）于2008年推出，是一个广泛应用于药物发现和化学信息学领域的数据库。该数据集整合了大量生物活性数据，涵盖了从分子结构到生物活性的多维度信息，为研究人员提供了丰富的资源。ChEMBL的构建旨在解决药物发现过程中数据分散和标准化不足的问题，通过统一的数据格式和高质量的数据集，极大地促进了药物研发效率和成功率。

当前挑战

尽管ChEMBL数据集在药物发现领域具有重要影响力，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性使得数据整合和标准化成为一大难题。其次，数据的质量控制和验证需要耗费大量资源和时间，以确保数据的准确性和可靠性。此外，随着新药研发技术的不断进步，ChEMBL需要不断更新和扩展，以适应快速变化的科研需求。

发展历史

创建时间与更新

ChEMBL数据集由欧洲生物信息学研究所（EBI）于2008年首次发布，旨在整合和标准化化学和生物活性数据。自发布以来，ChEMBL经历了多次重大更新，最近一次主要更新是在2022年，引入了更多药物靶点和化合物信息。

重要里程碑

ChEMBL的一个重要里程碑是其在2010年与PubChem的整合，这一合作极大地扩展了数据集的覆盖范围和多样性。此外，2013年ChEMBL发布了其第17版，引入了新的数据处理和质量控制方法，显著提升了数据集的准确性和可靠性。2018年，ChEMBL与药物发现领域的多个大型项目合作，进一步巩固了其在药物研发中的核心地位。

当前发展情况

当前，ChEMBL已成为全球药物发现和化学信息学领域的关键资源，提供了超过200万个化合物的详细信息，涵盖了从基础研究到临床试验的各个阶段。其持续的更新和扩展，不仅支持了学术研究，还为工业界的药物开发提供了宝贵的数据支持。ChEMBL的开放获取政策和高质量的数据标准，使其在推动新药研发和生物医学研究方面发挥了重要作用。

发展历程

ChEMBL数据集首次由欧洲生物信息学研究所（EBI）启动，旨在整合和标准化化学和生物活性数据。
2000年
ChEMBL数据库正式发布，包含约200,000个化合物及其生物活性数据。
2003年
ChEMBL数据集进行了重大更新，增加了新的数据源和功能，数据量扩展至约600,000个化合物。
2008年
ChEMBL数据库升级为ChEMBL 12版本，数据量达到约1,000,000个化合物，并引入了新的数据处理和分析工具。
2012年
ChEMBL 20版本发布，数据集进一步扩展至约1,500,000个化合物，并增强了数据质量和可访问性。
2015年
ChEMBL 25版本发布，数据集包含超过2,000,000个化合物，并引入了新的数据可视化和交互功能。
2018年
ChEMBL 30版本发布，数据集继续扩展，数据质量和功能性得到进一步提升，支持更广泛的药物发现研究。
2021年

常用场景

经典使用场景

在药物发现领域，ChEMBL数据集被广泛用于分子活性预测和药物设计。通过整合大量化学结构和生物活性数据，研究者能够构建高精度的预测模型，从而加速新药研发进程。例如，利用ChEMBL数据集，科学家可以筛选出具有潜在治疗效果的化合物，并进一步优化其结构以提高药效和降低副作用。

解决学术问题

ChEMBL数据集解决了药物发现中的关键学术问题，如分子活性预测和药物靶点识别。通过提供标准化和结构化的化学和生物数据，ChEMBL促进了多学科交叉研究，推动了计算化学和生物信息学的发展。其丰富的数据资源为研究者提供了宝贵的实验数据支持，有助于揭示药物作用机制和开发新型治疗策略。

实际应用

在实际应用中，ChEMBL数据集被制药公司和研究机构广泛用于药物研发的不同阶段。从早期化合物筛选到临床前研究，ChEMBL的数据支持了多种药物的发现和优化。此外，该数据集还被用于构建和验证药物作用模型，帮助科学家理解药物与靶点之间的相互作用，从而提高药物设计的成功率。

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