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).

Human cells
“CAS BioFinder 为药物发现提供了一个集合式数据库。 该平台可以告诉您专利和文献中已发表的所有内容,以及相关的药理学给药途径、代谢和相似药效团。许多从事药物发现的人员针对每一功能需要使用不同的数据库,而在CAS BioFinder 中可以很好的集中实现。”

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、规划构效关系研究以及评估潜在的脱靶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高度相关的结果。

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 专家致力于人工标引,这让您可以信赖所发现见解。

已有或预测的现有生物活性、配体、序列和生物标志物数据,均可通过访问CAS BioFinder 简洁的用户界面获得,从而节省时间并加速您的药物发现项目。


获取有关 CAS BIOFINDER 的信息

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测定中可能作用的新靶点”。
CAS BioFinder 开发合作伙伴

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

CAS data experts Nicole Stobart, Jeff Wilson, Ph.D., and Mark Schmidt examine the difficulties and importance of creating new authority constructs to organize life sciences data.
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Jefferson Parker, Ph.D., NullSet Informatics Solutions, shares the importance of sequence analysis, how AI technologies could improve it, and the key problems that remain.
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Ben R. Taft, Ph.D., Via Nova Therapeutics, examines the changes in SAR studies, how new technologies are impacting them, and how current bottlenecks could be addressed.
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