Nucleic Acids Res. | ChemFH:一个用于过滤潜在泛实验干扰假阳性化合物的综合工具

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DRUG AI 药物开发通常是一个耗时且昂贵的过程。为了提高效率，高通量筛选（HTS）和虚拟筛选（VS）技术被广泛应用。然而，HTS仅能识别出筛选数据库中的0.01%至0.1%的真阳性化合物，而超过95%的阳性结果可能是假阳性。这些假阳性化合物被称为频繁命中化合物（FH），常见的假阳性干扰包括胶体聚集、光谱干扰和易反应化学性质等。针对这些挑战，中南大学湘雅药学院的曹东升教授课题组与湖南大学曾湘祥教授、以及香港浸会大学的吕爱平教授在Nucleic Acids Research上发表了题为“ChemFH: An Integrated Tool for Screening Frequent False Positives in Chemical Biology and Drug Discovery”的文章。该研究提出了ChemFH，一款全面预测和筛选各类潜在FH的在线平台，有助于提高药物发现效率。平台地址：https://chemfh.scbdd.com/。 背景介绍 2014年Baell等人在《自然》杂志上发表了题为“Chemistr ………………………………