摘要
当前的冠状病毒大流行危机使研究人员、学生、专业人员和记者迫切需要随时获得科学信息。用于研究的科学信息费用高昂,而且在这个危机时期,大多数大学和研究机构无法订阅所有与冠状病毒相关的期刊/文章。为加快疫苗研发和抗冠状病毒药物研发进程,大多数制药企业、科研机构和出版机构都在发挥关键作用,积极备战,争取尽早获得疫苗或抗冠状病毒药物。在这日冕危机的考验时刻,需要每个人共同努力。为了为科学界做出贡献,我们在这里试图概述一些可免费获得的工具和资源,这些工具和资源可能在数据挖掘和筛选新型冠状病毒先导分子方面提供一些见解。我们已经收集和整理了开放获取的在线工具和抗病毒数据库的信息,这对发现和开发冠状病毒疫苗和抗冠状病毒药物至关重要。开放获取工具包括开放教育资源(open Educational Resources, OERs)、谷歌云、在线预测服务器、网络查看器等,抗病毒数据库包括合成和未测试化合物库、抗病毒药物库、抗病毒肽库等。本章提供的信息将帮助研究人员直接用于冠状病毒药物研发项目。
关键字
电晕药物发现 开放获取工具 开放教育资源(OERs) 抗病毒数据库 开放存取期刊 冠状病毒 人工智能(AI) 药物再利用 机器学习缩写
- 食品及药物管理局
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食品和药物管理局
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研究和开发
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开放阅读框
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- CSIR
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科学和工业研究委员会
笔记
致谢
我们感谢审稿人的评论,他们帮助我们重新塑造和完善了章节到现在的形式。R.B.A.感谢印度新德里的CSIR提供研究助理(RA)奖学金。
参考文献
-
1.李峰(2016)冠状病毒突刺蛋白的结构、功能和进化。Annu Rev Virol 3:37 - 261谷歌学者
-
2.Perlman S, Netland J (2009) sars后冠状病毒:复制和发病机制的最新进展。Nat Rev微生物7(6):439-450谷歌学者
-
3.https://www.cdc.gov/coronavirus/types.html。2020年9月21日通过
-
4.
-
5.
-
6.
-
7.
-
8.Thakur N, Qureshi A, Kumar M (2012) AVPpred:高效抗病毒肽的收集和预测。核酸检测40(W1): W199-W204谷歌学者
-
9.http://crdd.osdd.net/servers/avppred。2020年9月18日通过
-
10.Qureshi A, Tandon H, Kumar M (2015) AVP-IC50Pred:基于多机器学习技术,根据半数最大抑制浓度(IC50)预测肽的抗病毒活性。Pept Sci 104 (6): 753 - 763谷歌学者
-
11.Sedova M, Jaroszewski L, Alisoltani A, Godzik A(2020)冠状病毒3D: COVID-19基因组差异的三维结构可视化。生物信息学:1 - 3谷歌学者
-
12.
-
13.
-
14.
-
15.
-
16.https://www.bmj.com/coronavirus。2020年9月18日通过
-
17.
-
18.http://en.gzbd.cnki.net/GZBT/brief/Default.aspx。2020年9月18日通过
-
19.
-
20.
-
21.
-
22.
-
23.
-
24.https://www.karger.com/Tap/Home/278492。2020年9月18日通过
-
25.https://www.thelancet.com/coronavirus。2020年9月18日通过
-
26.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/coronavirus/。2020年9月18日通过
-
27.https://www.nature.com/collections/hajgidghjb。2020年9月18日通过
-
28.https://www.nejm.org/coronavirus。2020年9月18日通过
-
29.
-
30.http://tools.ovid.com/coronavirus/。2020年9月18日通过
-
31.
-
32.
-
33.https://pubs.rsna.org/2019-ncov。2020年9月18日通过
-
34.https://journals.sagepub.com/coronavirus。2020年9月18日通过
-
35.
-
36.https://www.ssrn.com/index.cfm/en/coronavirus/。2020年9月18日通过
-
37.
-
38.https://www.thieme.com/resources/1721-coronavirus。2020年9月18日通过
-
39.https://novel-coronavirus.onlinelibrary.wiley.com/。2020年9月18日通过
-
40.https://www.nih.gov/health-information/coronavirus。2020年9月18日通过
-
41.
-
42.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/journals/。2020年9月18日通过
-
43.
-
44.https://dctd.cancer.gov/NewsEvents/20200731_TCIA.htm。2020年9月18日通过
-
45.https://academic.oup.com/journals/pages/coronavirus。2020年9月18日通过
-
46.
-
47.
-
48.https://www.viprbrc.org/。2020年9月18日通过
-
49.赵文敏,宋树华,陈明林,邹丹,马丽娜,马玉坤,李瑞杰,郝丽丽,李春平,田德民(2020)新型冠状病毒资源。易栓42 (2):212 - 221谷歌学者
-
50.https://bigd.big.ac.cn/ncov/?lang=en。2020年9月18日通过
-
51.https://innovateindia.mygov.in/ddh2020/。2020年9月18日通过
-
52.
-
53.https://coronavirus3d.org/。2020年9月18日通过
-
54.Qureshi A, Thakur N, Tandon H, Kumar M (2014) AVPdb:一个实验验证的针对医学上重要病毒的抗病毒肽数据库。核酸分析42(D1): D1147-D1153谷歌学者
-
55.http://crdd.osdd.net/servers/avpdb/。2020年9月18日通过。
-
56.Qureshi A, Thakur N, Kumar M (2013) HIPdb:一个实验验证的HIV抑制肽数据库。《公共科学图书馆•综合》(1):8 e54908谷歌学者
-
57.http://crdd.osdd.net/servers/hipdb/。2020年9月18日通过
-
58.https://www.fludb.org/。2020年9月18日通过
-
59.https://www.antiviralintelistrat.com/。2020年9月18日通过
-
60.https://covdb.stanford.edu/。2020年9月18日通过
-
61.https://www.cas.org/covid19。2020年9月18日通过
-
62.
-
63.
-
64.
-
65.http://rcsb.org。2020年9月18日通过
-
66.http://aps.unmc.edu/AP/main.php。2020年9月4日通过
-
67.https://covid19.bioreproducibility.org/。2020年9月4日通过
-
68.
-
69.Irwin JJ, Shoichet BK(2005)锌——一个用于虚拟筛选的自由商业可利用化合物数据库。化学分子模型45(1):177-182谷歌学者
-
70.https://zinc.docking.org/。访问2020年9月03日
-
71.https://www.ibscreen.com/。访问2020年9月03日
-
72.http://www.asinex.com/antiviral/。访问2020年9月03日
-
73.https://www.chembridge.com/screening_libraries/。2020年9月4日通过
-
74.
-
75.https://cactus.nci.nih.gov/ncidb2.2/。2020年9月4日通过
-
76.陈建华,Linstead E, Swamidass SJ,王丹,Baldi P (2007) ChemDB更新全文检索与虚拟化学空间。生物信息学23 (17):2348 - 2351谷歌学者
-
77.http://cdb.ics.uci.edu/。2020年9月6日通过
-
78.http://www.chemspider.com/。访问2020年9月03日
-
79.http://www.bindingdb.org/bind/index.jsp。2020年9月01日
-
80.https://hmdb.ca/。2020年9月01日
-
81.https://smpdb.ca/。2020年9月2日
-
82.Singla D, Sharma A, Kaur J, Panwar B, Raghava GPS (2010) BIAdb:苄基异喹啉生物碱数据库。BMC杂志10 (1):4谷歌学者
-
83.http://crdd.osdd.net/raghava/biadb/。2020年9月2日
-
84.
-
85.Banerjee P, ererhman J, Gohlke B-O, Wilhelm T, Preissner R, Dunkel M (2015) supernatural ii -天然产物数据库。核酸检测43(D1): D935-D939谷歌学者
-
86.
-
87.Mangal M, Sagar P, Singh H, Raghava GPS, Agarwal SM (2013) NPACT:天然植物抗癌化合物活性目标数据库。核酸分析41(D1): D1124-D1129谷歌学者
-
88.http://crdd.osdd.net/raghava/npact/。访问2020年9月03日
-
89.https://www.pharmgkb.org/。2020年9月01日
-
90.http://cheminfo.charite.de/superdrug2/。访问2020年9月03日
-
91.Pellet J, Tafforeau L, Lucas-Hourani M, Navratil V, Meyniel L, Achaz G, Guironnet-Paquet A, Aublin-Gex A, Caignard G, Cassonnet P (2010) ViralORFeome:一个集成数据库,用来生成一个多功能的病毒orf集合。核酸研究38:D371-D378谷歌学者
-
92.
-
93.Griffith M, Griffith OL, Coffman AC, Weible JV, McMichael JF, Spies NC, Koval J, Das I, Callaway MB, Eldred JM (2013) DGIdb:挖掘药物基因组。Nat方法10 (12):1209 - 1210谷歌学者
-
94.http://www.dgidb.org/。2020年9月6日通过
-
95.【关键词】药物代谢,药物银行,药物代谢,新视角核酸检测42(D1): D1091-D1097谷歌学者
-
96.https://www.drugbank.ca/。2020年9月6日通过
-
97.秦超,张超,朱芳,徐芳,陈淑云,张鹏,李艳红,杨淑云,魏玉青,陶玲(2014)治疗靶标数据库更新2014:一种靶向治疗资源。核酸分析42(D1): D1118-D1123谷歌学者
-
98.http://bidd.nus.edu.sg/group/cjttd/。访问2020年9月03日
-
99.Bento AP, Gaulton A, Hersey A, Bellis LJ, Chambers J, Davies M, Kruger FA, Light Y, Mak L, McGlinchey S (2014) ChEMBL生物活性数据库:一个更新。核酸检测42(D1): D1083-D1090谷歌学者
-
One hundred.https://www.covid19dataportal.org/about。2020年9月5日通过
-
101.Orchard S, Ammari M, Aranda B, Breuza L, Briganti L, Broackes-Carter F, Campbell NH, Chavali G, Chen C, Del-Toro N (2014) MIntAct项目- complete作为11个分子相互作用数据库的通用管理平台。核酸测定42(D1): D358-D363谷歌学者
-
102.https://www.ebi.ac.uk/intact/。2020年9月6日通过
-
103.Salwinski L, Miller CS, Smith AJ, Pettit FK, Bowie JU, Eisenberg D(2004)相互作用蛋白数据库:2004年更新。核酸Res 32: D449-D451谷歌学者
-
104.http://dip.doe-mbi.ucla.edu。2020年9月5日通过
-
105.Consortium U (2015) UniProt:蛋白质信息中心。核酸检测43(D1): D204-D212谷歌学者
-
106.https://www.uniprot.org/。2020年9月2日
-
107.关键词:mentha,病毒,宿主蛋白,相互作用核酸检测43(D1): D588-D592谷歌学者
-
108.http://virusmentha.uniroma2.it/。2020年8月29日通过
-
109.Navratil V, de Chassey B, Meyniel L, Delmotte S, Gautier C, Andre P, Lotteau V, Rabourdin-Combe C (2009) VirHostNet:一个用于管理和分析蛋白质组范围内病毒-宿主相互作用网络的知识库。核酸Res 37: D661-D668谷歌学者
-
110.
-
111.https://drugvirus.info/。2020年8月20日通过
-
112.https://www.genome.jp/kegg/genome/virus.html。2020年8月15日通过
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