See the CAS Content Collection™ through a biological lens
Designed to support the needs of biology-based inquiry, the CAS BioFinder Discovery Platform adds new data types, connections, and visualizations to the CAS Content Collection. The platform includes a new CAS BioFinder™ solution with embedded predictive models, enhanced capabilities in CAS SciFinder®, and access to comprehensive bioactivity and biomarker data through an application programming interface (API).
“CAS BioFinder 为药物发现提供了一个集中式数据库。 该平台可以告诉您专利和文献中已发表的所有内容，以及相关的药理学途径、代谢和附近的化学邻元素。 许多从事药物发现的相关人员都在针对每一行功能使用不同的数据库，而 CAS BioFinder 则是一种集中化的好方法。”
结构生物学家，CAS BioFinder 开发合作伙伴
CAS BioFinder Discovery Platform 是什么？
CAS BioFinder™
通过文献查找疾病靶点、规划结构-活性-关系研究以及评估潜在的非靶点相互作用需要花费大量时间，而且有可能遗漏关键信息。
有了 CAS BioFinder，您可以快速获取所需的验证数据以及经预测的生物活性值，所有数据均来自现有文献 — 从而确保您始终获得最具相关性的结果。
我们的专业科学家对文献和专利进行了梳理，提取了与药物发现科学家相关的信息，并将相关数据点连接起来，以便您能快速回答药物发现问题。 CAS 专家致力于进行手动标引，这一承诺意味着您可以信赖所发现见解的质量。
利用经过预测的现有生物活性、配体、序列和生物标志物数据，所有这些数据均可从简化的 CAS BioFinder 用户界面访问，从而节省时间并加速您的药物发现项目。
通过 API 访问加快进度
通过 API 访问高质量、统一且知名的 CAS 数据（包括标准化生物活性和生物标志物数据），简化您的药物发现工作流程。
利用 CAS SciFinder 完善您的工作流程
利用 CAS SciFinder 和 CAS BioFinder 的集成功能，深入研究参考材料、生物序列数据、逆合成规划和分析方法。
进一步了解支持这一新平台的世界级内容。
Answer critical drug discovery questions
What scaffolds and molecules are associated with this disease?
What molecules are likely to interact with this target?
What targets are likely to interact with this molecule?
What biomarkers are relevant to this disease?
“CAS BioFinder 是一项非常有用的工具，尤其是在确定感兴趣的配体或架构，以及发现类似配体及其抑制的靶点方面。 查找化合物参考文献的便捷性，这实际上可以帮助我们更深入地了解配体在表型分析中可能作用的新靶点”。
专为您的药物发现成功而设计的能力
按靶点、疾病、配体或分子结构进行搜索，以分析详细的生物活性数据并确定新药开发机会。
通过详细分析疾病、通路、靶点和配体之间的关系，快速查找和探索靶标。
通过全面的支架搜索推动高效的 SAR 探索，帮助您识别与已发表和预测的生物活性数据相关的配体。
通过利用预测分析、机器学习和神经网络，揭示配体与其蛋白质靶标和连接通路之间的隐藏相互作用。
识别任何已知或新分子的靶标和相关药理学数据，并按抑制剂、调节剂和激动剂等功能过滤结果。
通过创新的预测模型自信地推进候选药物，该模型可预测任何配体的脱靶相互作用，以最大限度地提高安全性并最大限度地降低风险。
借助 CAS BioFinder Discovery Platform，利用可靠且可操作的药物发现数据洞察力，更快地将疗法转化为现实。
了解我们在药物发现方面的思考
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Challenges and opportunities in creating authority constructs for life sciences
Challenges and opportunities of sequence analysis during drug discovery
