▎關于 Mcule

Mcule是一家專注于化學信息與藥物早期發現階段的平臺型公司，面向制藥企業、生物技術公司、學術研究機構中以小分子為核心開展研究的團隊，提供一套把"化學空間—計算工具—化合物交付"串在一起的工作方式。

在現實的新藥研發與化學生物學研究中，研究者往往面臨這樣一條鏈路上的摩擦：設計出了一批候選分子結構 → 需要核實哪些已有庫存可買、分別來自哪些供應商 → 逐家詢價 → 等待回復 → 協調交付與格式整理 → 最后才真正進入生物測試。Mcule圍繞這條鏈路做了系統性的整合工作：把大量供應商提供的可購買化合物信息匯總成一個可被搜索、過濾、計算的數據庫層，再在其上疊加分子建模與虛擬篩選工具，并通過一套自動化報價與采購協調機制，把"選出哪些分子 → 拿到實體樣品"之間的斷層補齊。

需要說明的是，Mcule 并非傳統意義上建在某一棟樓里的"生產車間型試劑廠"，它的核心價值在于化學數據的治理能力、篩選工作流的搭建能力以及對多方供應商資源的組織協調能力。也正因如此，它以平臺形態服務全球多個國家的研發團隊，而在中國區域，相關產品與服務由上海起發實驗試劑有限公司作為其授權代理商承接本地溝通、訂單與交付協助。

?? 下圖為上海起發實驗試劑有限公司作為美國Mcule授權代理商的授權書

▎核心優勢

① 大規模、持續維護的可購買化合物數據庫

Mcule 維護著一個體量達到數千萬獨特化合物的結構數據庫，其中的主體部分是已在供應商處合成完成、有庫存信息支撐的可購買化合物（Purchasable Compounds）。這部分數據是虛擬篩選工作的起點——因為"篩出一堆結構漂亮但買不到的分子"并不能推進項目。Mcule 對所有入庫分子執行統一的MAC（Mcule Advanced Curation）注冊與清洗流程，覆蓋去重、結構標準化、鹽/溶劑清理、屬性估值一致性等環節，使數據庫層面的質量控制在后續每一步篩選中都能產生實際影響。

② 把虛擬篩選做成一個可組合的工作流，而不是一個黑盒

在 Hit Identification 階段，研究者可以在平臺上用"搭積木"的方式組織一套篩選序列：先用理化性質閾值（分子量、LogP、氫鍵供體/受體數、極性表面積、可旋轉鍵……）做初篩，再用子結構/藥效團匹配鎖定感興趣的區域，隨后接上對接打分或自定義的計算排序——逐步把幾百萬個候選縮小到幾十到幾百個值得下單的分子。篩選的中間結果與每次查詢都可以保存下來，便于回溯、復驗與組內共享。

③ Instant Quote：讓"選完結構→拿到報價→敲定訂單"不再靠密集郵件往返

這是很多實驗人員最有體感的一個環節。Mcule 的 Instant Quote 機制能在你選定一批化合物后，自動做庫存核驗、在多個供應商之間比較同分異構體/同效物來源、并把小單費、運費等變量納入總成本優化，給出"優價格"與"最快交付"兩套方案視圖；整個過程通常在分鐘級完成，而不需要手動發十幾封詢價郵件再逐一錄入 Excel。對于國內課題組來說，這類跨境多源采購的復雜度往往不在"錢"本身，而在票據、清關與到貨周期的不確定性上——通過平臺的集中式交付（Single Package / 單批配送協調）與跟蹤鏈路，能把一部分混亂變成可預期。

④ 化學空間的廣度 + 供應商網絡的深度

Mcule 的數據庫中聚合了來自上百家供應商的化合物條目，這意味著當你的項目需要跨多個化學系列采樣時（比如 Diversity Library 式的廣度探索），不必把整條篩選計劃綁在某一家目錄的厚度上。與此同時，對于那些在庫中但尚未預制、需要短周期合成的條目，平臺也給出了以"成功合成概率 + 交付窗口"為參數的期望值管理，而不是給出一個無法兌現的承諾。

⑤ 對格式與交付細節的可定制性

不同實驗室對"到貨形態"的要求差異很大：有人要干粉獨立管、有人要預溶于 DMSO 的 96-well / 384-well 板、有人需要特定體積與濃度以便直接上自動化液體處理系統。Mcule 的交付格式選項與代理商側的溝通可以把這些偏好固化到賬戶級的默認配置中，減少每次重復對齊的成本。

▎熱門產品 / 服務類別介紹

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Ⅰ. 多樣性化合物庫（Diversity Library / Screening Collection）

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? 品名（類別）  

多樣性篩選化合物庫（適用于表型篩選與靶點篩選的早期 Hit 發現）

? 產品特點  

• 覆蓋較寬的化學空間：選取策略強調 scaffold 多樣度而非單純數量堆疊，使同等采購預算下更可能"撞中"不同類型的活性骨架；  

• 每個條目帶有結構化元數據：SMILES / 2D 結構、分子式、分子量、預估理化屬性、供應商來源與庫存狀態；  

• 可通過平臺的過濾條件按項目需要做子集抽取（例如"只要 MW<450、cLogP<5、可旋轉鍵≤7、不含PAINS告警子結構"的子集），避免把經費花在化學上過于不好、后續難優化的分子上。

? 存儲條件（通用建議）  

• 干粉形態：多數小分子化合物干粉在長期儲存時應置于 ?20 ℃（優選低溫干燥環境），并避免反復回溫吸濕；短期操作可在冰上完成稱量后立即歸位；  

• 溶于 DMSO 的儲液（如 10 mM DMSO stock）：通常在 ?20 ℃ 或 ?80 ℃ 避光保存，注意每次取出后允許板/管回溫至室溫后再開蓋，以減少冷凝水進入導致的降解或濃度漂移；  

• 具體每一批次的建議仍應以隨貨 COA / 標簽指示為準，尤其對濕敏、光敏或易氧化官能團（硝基、醛基、烯胺類等）需要額外防護。

? 工作原理（為什么多樣性庫能幫你找到 Hit）  

在未知活性位點或未知機制的項目初期，你需要用一組"盡可能拉開化學差異"的分子去探測生物學空間：只要某些分子能產生信號（抑制/激活/表型變化），你就獲得了可追蹤的起始線索。多樣性庫的價值不在于"里面藏著一個藥"，而在于它提高了采樣覆蓋效率——用可控的庫容換取到更大的骨架面覆蓋率，降低后續從頭試錯的次數。

? 使用方法（典型流程）  

1. 在項目頁或篩選入口定義你的子集規則（理化閾值 + 可選子結構排除項，如 PAINS/反應性基團/重金屬螯合警示）；  

2. 從結果中抽樣或全量導出候選 ID 列表，轉入 Instant Quote 做價格–交期核驗；  

3. 確認后由平臺/代理商側協調統一交付；到貨后按你們的化合物管理制度做入庫掃碼或 LIMS 登記；  

4. 生物測試端：若為 DMSO 儲液，做梯度稀釋時注意 DMSO 終濃度控制（常見上限 0.5%–1% v/v 做耐受性驗證），并以陽性對照 + 溶劑對照并行，保證 Hit 判讀可靠性。

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Ⅱ. 聚焦化合物庫（Focused Library）——按靶點家族 / 通路 /  scaffold 定向圈選

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? 品名（類別）  

聚焦化合物集合（Kinase-focused、GPCR-related、Protease-related、CNS-friendly cut、或其它以結構相似度/藥效團圈定的集合）

? 產品特點  

• 相比"廣撒網"，聚焦庫更像一把較窄但更有目的性的網：它在已知某類蛋白家族的常見可結合區特征后，優先把預算集中在與該家族歷史配體/已知 hinge-binding chemotype 有結構關聯、但又不全重復的區間；  

• 通常可以和你們內部已有的 SAR（構效關系）知識疊加：比如"我們已經有一個弱活性喹唑啉骨架，想買一批圍繞這個區的 C5/C6 取代變體做二次驗證"。

? 存儲條件  

與多樣性庫相同原則：干粉 ?20 ℃ 防潮避光；DMSO 儲液 ?20/?80 ℃ 分裝保存、避免反復凍融。

? 工作原理  

聚焦庫的"聚焦"來自兩條信息源：  

(1) 公共知識：某靶點家族的保守結合口袋特征（例如激酶 hinge 的 H-bond donor/acceptor 格局）決定了哪些骨架更容易形成穩定結合；  

(2) 平臺數據層的過濾：在你給定的母核/子結構模板下，用可購買的真實庫存做交集，只把"買得到、夠純、能按時到"的分子留給你。

? 使用方法  

• 用子結構檢索/SMARTS 模式把目標 scaffold 拽出來 → 加一層 PAINS/毒性警示過濾 → 再看庫存窗口；  

• 到貨后建議先做 正交驗證：同一批 Hit 至少換一種非同一檢測原理的方法復測（例如從 FRET 酶活 Assay 換到 TR-FRET 或熱位移/SPR/WB 下游信號），以便在早期把干擾性 artifact 濾掉。

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Ⅲ. 虛擬篩選與對接服務（Virtual Screening Workflow）

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嚴格說這不是一瓶"瓶子里的試劑"，而是一套可被重復執行的篩選工作流產品——輸入是你們的目標信息（蛋白結構 / 模型 / 藥靶假設），輸出是經過多層過濾后可直接進入報價與訂購的候選 ID 清單。

? 產品特點  

• 平臺側集成了用于搜索、計算與數據挖掘的組件（包括來自商業軟件廠商 ChemAxon、BioSolveIT 的工具鏈，以及開源組件與自研模塊的組合）；  

• 支持從"粗篩 → 精篩 → 排名"的多步管道：先用量大但快的規則砍掉明顯不適合的（理化、毒性警示、反應基團），再用更耗時但更有信息量的方法排優先級。

? 工作原理（簡要）  

• 理化/結構預篩：MW、LogP、TPSA、HBD/HBA、可旋轉鍵、可合成性/類藥性經驗規則；去除強親電性/強烷基化風險基團；  

• 子結構與藥效團：保留含目標特征（或剔除已知 promiscuous 模式）；  

• 分子對接 / 打分（若你有可用結構或可用同源模型）：把配體塞入口袋采樣姿態，并用打分函數給出相對排名；  

• 最后落到庫存交集上——這是整個流程中最現實的一步：把"理論上最好"收斂為"可買到的較好"。

? 使用方法  

1. 準備靶點信息：PDB 結構（或認可的同源模型）+ 結合位點定義；如需，先做水處理、質子化狀態檢查與輔因子處理；  

2. 在 Mcule 界面設定篩選串聯（Filter chain）：例如 ① 屬性閾 → ② 子結構保留/排除 → ③ 對接 → ④ Top-N 抽取；  

3. 運行完成后查看排名表：每個候選能看到結構圖、關鍵屬性與供應商來源；  

4. 把最終列表送 Instant Quote → 由代理商協調交付細節。

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Ⅳ. 化合物采購代理 / 多源協調交付（Compound Sourcing & Consolidated Delivery）

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? 品名（類別）  

化合物 sourcing 服務（包含自動報價、多供應商比價優化、單證與單包交付協調）

? 產品特點  

• 一處下單，多方貨源：你不需要自己建一個"供應商通訊錄"逐個追；  

• 價格優化算法：同一化合物可能出現在多家目錄里，系統會把小單附加費、運費分攤、批量折扣等一起納入考量，給出一個更貼近真實成本的組合方案；  

• 跟蹤可見：訂單狀態可通過鏈接追蹤，而不是靠"你周五發一封我周一回一封"推進。

? 工作原理  

平臺在后臺維持供應商庫存信息的刷新周期；當你提交一個化合物 ID 集合時，先跑庫存核驗（哪些有貨、哪些邊緣缺貨），再跑組合優化（哪家取哪批能使總價↓或交期↓），最后給出兩套可讀的報價視圖——你可以進一步微調（去掉某個不確定條目再重算）。

? 使用方法  

• 上傳/粘貼你的 ID 列表（Mcule ID 或其他對應標識）→ 設置偏好（低需求量、可接受低純度、最晚交期、交付格式）→ 點生成報價；  

• 審閱報價明細 → 移除不需要的條目 → 確認 → 走訂單流程；  

• 國內部分由上海起發實驗試劑有限公司協助完成商務對接、票據與到貨跟進。

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Ⅴ. 定制 / 難買分子的合成協調（Custom Synthesis Access）

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? 品名（類別）  

按結構需求的定制合成對接服務（屬于"ULTIMATE DATABASE PROJECT"外延的協作機制之一：把預測可合成但尚未庫存的條目推進到真實樣品層）

? 產品特點  

• 適合那些在你們 SAR 規劃里必須有的中間體/變體，但在標準目錄里找不到的情況；  

• 平臺側負責把需求拆給合適的合成伙伴、把交期與成功率做量化估計（例如框架資料中提到的"≥80% 合成成功率 / 約 6 周交付窗口"一類指標，用于期望值管理而非保證承諾）。

? 存儲條件  

按該具體分子的官能團敏感性定：常見酰胺/芳雜環干粉 ?20 ℃ 干燥避光即可；含酯/縮醛/硼酸酯等則需更小心（防潮、惰性氣氛、分裝）；一切以隨貨結構鑒定與純度報告為準。

? 工作原理  

本質上是一個把"設計端"和"合成供給端"連通的項目管理層：你們提供目標結構（SMILES / Mol 文件）→ 可行性初判（步驟數、關鍵官能團風險、大致純化難度）→ 報價與周期確認 → 排產 → 交付并附 QC（多為 LC-MS / HPLC / NMR 層級，取決于協議范圍）。

? 使用方法  

• 不建議把這一步當作"隨便傳個畫出來的結構就能立刻發貨"的現成貨架品：它更適合你已經把 Hit 驗證做完、進入 Lead Optimization 階段、需要系統性地拿一系列定向衍生物時使用；  

• 初次對接時把你們的純度底線、鹽型偏好、旋光/立體要求寫清楚，能顯著減少來回澄清次數。

▎Mcule 體系能幫實驗解決哪些實際問題

很多實驗室在談到"我們需要什么試劑/什么分子"時，真正卡住的點并不在科學判斷，而在執行摩擦。下面把 Mcule 能介入解決的問題按場景歸類：

1）「篩了半天，挑出的分子一半買不到 / 供應商已停售」

→ 用已清洗的可購買化合物數據庫作為篩選底池，從根上把"理論候選"拉回到"可執行候選"。

2）「詢價流程太長，等郵件的過程把項目節奏拖垮」

→ Instant Quote 把多源比價與庫存核驗壓縮到分鐘級，讓課題進度由實驗決定，而不是由采購周期決定。

3）「多供應商拼單導致到貨分散、標簽格式不一、入庫亂」

→ 平臺側可做統一交付協調與格式約定（管/板/濃度/標簽字段），減少實驗室助理在每個月到貨日陷入手工轉錄數據的工作量。

4）「課題組有一堆結構想試，但不知道該從哪里圈選才不浪費錢」

→ 用 Focused Library 的思路把預算投到"更可能與你靶點發生對話"的化學區，同時保留 Diversity 選項做平行備份。

5）「從 Hit 到 Lead 的過渡期，需要快速拿定向衍生物卻找不到靠譜合成入口」

→ 定制合成協調提供了一個結構化的對接通道，而不是靠個人人脈去找小作坊報一個不可追溯的價格。

6）「跨境采購的票據、清關與售后追溯難落地」

→ 在國內由上海起發實驗試劑有限公司作為授權代理商承接商務鏈路，使溝通節點更集中、問題有固定對接窗口。

▎常見問題與解答（FAQ）

Q1：Mcule 賣的是"軟件"還是"化合物"？  

A：兩者都有，但更準確的說法是——它運營一個以可購買化合物數據為核心、以篩選工具為加速器、以采購交付為閉環的平臺。你可以只使用其數據庫搜索/篩選功能來輔助決策，也可以在篩選結果基礎上直接走采購鏈路把實體化合物拿回來做實驗。

Q2：你們提到的"數千萬化合物數據庫"里，是不是全都能立刻發貨？  

A：不是。數據庫包含不同狀態層：一部分是目前就有庫存的"現貨層"（Stock / In-stock），另一部分屬于可根據合成計劃調度的"可預訂層"。Mcule 在報價環節會區分這兩類，讓你看到的實際可用窗口更接近真實。

Q3：如果我只想買幾十個分子做驗證，而不是篩幾萬個，平臺適合嗎？  

A：適合。即使你手頭已經有一份候選清單（而不是從幾百萬開始篩），Instant Quote 仍然能幫你做多源比對、合并運費與小單費、核驗庫存，省掉大量瑣碎操作。

Q4：化合物的純度怎么保證？  

A：平臺側的化合物來自多家供應商目錄，純度通常以產品頁/COA 標注為準（常見區間為 90%–98%+ 視具體分子與供應商而定）。建議在接收后按你們實驗室慣例做二次 QC——至少用 LC-MS 或 HPLC 核對主峰與預期質量，尤其對后續要拿來做 SAR 的關鍵批次。

Q5：交付格式能不能做成我們儀器需要的 384-well 板 10 mM DMSO 儲液？  

A：可以討論。交付格式屬于可定制字段之一，需要在報價前把偏好寫進請求里（板型、濃度、體積、封膜方式、是否需要干冰運輸等），以便平臺與供應商側做排產匹配。

Q6：如果到貨后發現某管標簽模糊/瓶子破損/主峰明顯不對，怎么處理？  

A：保留原包裝與隨貨單據，第一時間聯系對接方做記錄；由上海起發實驗試劑有限公司協助與源頭側溝通復核或補發流程。平臺側對每份入庫條目有 ID 追溯鏈條，是這類問題能被快速定位的前提。

Q7：能否直接用 Mcule 數據庫做"內部批量下載"然后脫離平臺自行采購？  

A：數據庫下載（如 SDF 含 Mcule ID 與 2D 結構）是平臺提供的一種導出方式，但你仍然需要回到平臺的 ID 體系來完成正規報價與訂單追蹤——這也是保證你拿到的實物與你在數據層看到的那條記錄一致的關鍵。

Q8：PAINS 過濾有必要嗎？會不會把潛在 Hit 誤刪了？  

A：PAINS（Pan-Assay INterference Structures）類警示的作用是提示"某些子結構在多種 assay 中頻繁出現假陽性信號（聚集、熒光猝滅、氧化還原干擾等）"。做法是：先保留 PAINS 告警條目但做單獨標記，不要無聲刪除；在復測時用正交法驗證——把"可能被干擾污染的信號"與"真正的結構-活性趨勢"分開。

Q9：Mcule 適合教學型本科實驗嗎？  

A：本科實驗通常用量小、周期短、預算敏感，且以經典已知分子為主；Mcule 更常被用在需要"廣度采樣或定向采樣"的研究型項目里。如果只是買幾種常見參照分子/底物，走常規試劑渠道可能更直接；但如果課程設計涉及一個小型虛擬篩選→實物驗證的閉環訓練，那平臺的數據層可以作為教學方式的一部分。

Q10：報價里的"優價格"和"最快交付"不一致時怎么選？  

A：這本質上是一個項目管理的權衡——若你們處于剛啟動、Hit 的有無本身是最緊缺信息，可傾向"最快交付"先把第一批測起來；若項目已明確要掃一批較大庫容、且預算是硬約束，則用"優價格"方案，并接受一個略長但可計劃的到貨窗口。

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更多產品信息，請聯系美國Mcule授權代理商：上海起發實驗試劑有限公司

（注：本文內容基于品牌公開資料及行業常規信息整理，具體以品牌信息文檔為準。）

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