Mcule授权代理

▎关于 Mcule

Mcule是一家专注于化学信息与药物早期发现阶段的平台型公司，面向制药企业、生物技术公司、学术研究机构中以小分子为核心开展研究的团队，提供一套把"化学空间—计算工具—化合物交付"串在一起的工作方式。

在现实的新药研发与化学生物学研究中，研究者往往面临这样一条链路上的摩擦：设计出了一批候选分子结构 → 需要核实哪些已有库存可买、分别来自哪些供应商 → 逐家询价 → 等待回复 → 协调交付与格式整理 → 最后才真正进入生物测试。Mcule围绕这条链路做了系统性的整合工作：把大量供应商提供的可购买化合物信息汇总成一个可被搜索、过滤、计算的数据库层，再在其上叠加分子建模与虚拟筛选工具，并通过一套自动化报价与采购协调机制，把"选出哪些分子 → 拿到实体样品"之间的断层补齐。

需要说明的是，Mcule 并非传统意义上建在某一栋楼里的"生产车间型试剂厂"，它的核心价值在于化学数据的治理能力、筛选工作流的搭建能力以及对多方供应商资源的组织协调能力。也正因如此，它以平台形态服务全球多个国家的研发团队，而在中国区域，相关产品与服务由上海起发实验试剂有限公司作为其授权代理商承接本地沟通、订单与交付协助。

📌 下图为上海起发实验试剂有限公司作为美国Mcule授权代理商的授权书

▎核心优势

① 大规模、持续维护的可购买化合物数据库

Mcule 维护着一个体量达到数千万独特化合物的结构数据库，其中的主体部分是已在供应商处合成完成、有库存信息支撑的可购买化合物（Purchasable Compounds）。这部分数据是虚拟筛选工作的起点——因为"筛出一堆结构漂亮但买不到的分子"并不能推进项目。Mcule 对所有入库分子执行统一的MAC（Mcule Advanced Curation）注册与清洗流程，覆盖去重、结构标准化、盐/溶剂清理、属性估值一致性等环节，使数据库层面的质量控制在后续每一步筛选中都能产生实际影响。

② 把虚拟筛选做成一个可组合的工作流，而不是一个黑盒

在 Hit Identification 阶段，研究者可以在平台上用"搭积木"的方式组织一套筛选序列：先用理化性质阈值（分子量、LogP、氢键供体/受体数、极性表面积、可旋转键……）做初筛，再用子结构/药效团匹配锁定感兴趣的区域，随后接上对接打分或自定义的计算排序——逐步把几百万个候选缩小到几十到几百个值得下单的分子。筛选的中间结果与每次查询都可以保存下来，便于回溯、复验与组内共享。

③ Instant Quote：让"选完结构→拿到报价→敲定订单"不再靠密集邮件往返

这是很多实验人员最有体感的一个环节。Mcule 的 Instant Quote 机制能在你选定一批化合物后，自动做库存核验、在多个供应商之间比较同分异构体/同效物来源、并把小单费、运费等变量纳入总成本优化，给出"优价格"与"最快交付"两套方案视图；整个过程通常在分钟级完成，而不需要手动发十几封询价邮件再逐一录入 Excel。对于国内课题组来说，这类跨境多源采购的复杂度往往不在"钱"本身，而在票据、清关与到货周期的不确定性上——通过平台的集中式交付（Single Package / 单批配送协调）与跟踪链路，能把一部分混乱变成可预期。

④ 化学空间的广度 + 供应商网络的深度

Mcule 的数据库中聚合了来自上百家供应商的化合物条目，这意味着当你的项目需要跨多个化学系列采样时（比如 Diversity Library 式的广度探索），不必把整条筛选计划绑在某一家目录的厚度上。与此同时，对于那些在库中但尚未预制、需要短周期合成的条目，平台也给出了以"成功合成概率 + 交付窗口"为参数的期望值管理，而不是给出一个无法兑现的承诺。

⑤ 对格式与交付细节的可定制性

不同实验室对"到货形态"的要求差异很大：有人要干粉独立管、有人要预溶于 DMSO 的 96-well / 384-well 板、有人需要特定体积与浓度以便直接上自动化液体处理系统。Mcule 的交付格式选项与代理商侧的沟通可以把这些偏好固化到账户级的默认配置中，减少每次重复对齐的成本。

▎热门产品 / 服务类别介绍

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Ⅰ. 多样性化合物库（Diversity Library / Screening Collection）

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▸ 品名（类别）  

多样性筛选化合物库（适用于表型筛选与靶点筛选的早期 Hit 发现）

▸ 产品特点  

• 覆盖较宽的化学空间：选取策略强调 scaffold 多样度而非单纯数量堆叠，使同等采购预算下更可能"撞中"不同类型的活性骨架；  

• 每个条目带有结构化元数据：SMILES / 2D 结构、分子式、分子量、预估理化属性、供应商来源与库存状态；  

• 可通过平台的过滤条件按项目需要做子集抽取（例如"只要 MW<450、cLogP<5、可旋转键≤7、不含PAINS告警子结构"的子集），避免把经费花在化学上过于不好、后续难优化的分子上。

▸ 存储条件（通用建议）  

• 干粉形态：多数小分子化合物干粉在长期储存时应置于 −20 ℃（优选低温干燥环境），并避免反复回温吸湿；短期操作可在冰上完成称量后立即归位；  

• 溶于 DMSO 的储液（如 10 mM DMSO stock）：通常在 −20 ℃ 或 −80 ℃ 避光保存，注意每次取出后允许板/管回温至室温后再开盖，以减少冷凝水进入导致的降解或浓度漂移；  

• 具体每一批次的建议仍应以随货 COA / 标签指示为准，尤其对湿敏、光敏或易氧化官能团（硝基、醛基、烯胺类等）需要额外防护。

▸ 工作原理（为什么多样性库能帮你找到 Hit）  

在未知活性位点或未知机制的项目初期，你需要用一组"尽可能拉开化学差异"的分子去探测生物学空间：只要某些分子能产生信号（抑制/激活/表型变化），你就获得了可追踪的起始线索。多样性库的价值不在于"里面藏着一个药"，而在于它提高了采样覆盖效率——用可控的库容换取到更大的骨架面覆盖率，降低后续从头试错的次数。

▸ 使用方法（典型流程）  

1. 在项目页或筛选入口定义你的子集规则（理化阈值 + 可选子结构排除项，如 PAINS/反应性基团/重金属螯合警示）；  

2. 从结果中抽样或全量导出候选 ID 列表，转入 Instant Quote 做价格–交期核验；  

3. 确认后由平台/代理商侧协调统一交付；到货后按你们的化合物管理制度做入库扫码或 LIMS 登记；  

4. 生物测试端：若为 DMSO 储液，做梯度稀释时注意 DMSO 终浓度控制（常见上限 0.5%–1% v/v 做耐受性验证），并以阳性对照 + 溶剂对照并行，保证 Hit 判读可靠性。

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Ⅱ. 聚焦化合物库（Focused Library）——按靶点家族 / 通路 /  scaffold 定向圈选

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▸ 品名（类别）  

聚焦化合物集合（Kinase-focused、GPCR-related、Protease-related、CNS-friendly cut、或其它以结构相似度/药效团圈定的集合）

▸ 产品特点  

• 相比"广撒网"，聚焦库更像一把较窄但更有目的性的网：它在已知某类蛋白家族的常见可结合区特征后，优先把预算集中在与该家族历史配体/已知 hinge-binding chemotype 有结构关联、但又不全重复的区间；  

• 通常可以和你们内部已有的 SAR（构效关系）知识叠加：比如"我们已经有一个弱活性喹唑啉骨架，想买一批围绕这个区的 C5/C6 取代变体做二次验证"。

▸ 存储条件  

与多样性库相同原则：干粉 −20 ℃ 防潮避光；DMSO 储液 −20/−80 ℃ 分装保存、避免反复冻融。

▸ 工作原理  

聚焦库的"聚焦"来自两条信息源：  

(1) 公共知识：某靶点家族的保守结合口袋特征（例如激酶 hinge 的 H-bond donor/acceptor 格局）决定了哪些骨架更容易形成稳定结合；  

(2) 平台数据层的过滤：在你给定的母核/子结构模板下，用可购买的真实库存做交集，只把"买得到、够纯、能按时到"的分子留给你。

▸ 使用方法  

• 用子结构检索/SMARTS 模式把目标 scaffold 拽出来 → 加一层 PAINS/毒性警示过滤 → 再看库存窗口；  

• 到货后建议先做 正交验证：同一批 Hit 至少换一种非同一检测原理的方法复测（例如从 FRET 酶活 Assay 换到 TR-FRET 或热位移/SPR/WB 下游信号），以便在早期把干扰性 artifact 滤掉。

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Ⅲ. 虚拟筛选与对接服务（Virtual Screening Workflow）

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严格说这不是一瓶"瓶子里的试剂"，而是一套可被重复执行的筛选工作流产品——输入是你们的目标信息（蛋白结构 / 模型 / 药靶假设），输出是经过多层过滤后可直接进入报价与订购的候选 ID 清单。

▸ 产品特点  

• 平台侧集成了用于搜索、计算与数据挖掘的组件（包括来自商业软件厂商 ChemAxon、BioSolveIT 的工具链，以及开源组件与自研模块的组合）；  

• 支持从"粗筛 → 精筛 → 排名"的多步管道：先用量大但快的规则砍掉明显不适合的（理化、毒性警示、反应基团），再用更耗时但更有信息量的方法排优先级。

▸ 工作原理（简要）  

• 理化/结构预筛：MW、LogP、TPSA、HBD/HBA、可旋转键、可合成性/类药性经验规则；去除强亲电性/强烷基化风险基团；  

• 子结构与药效团：保留含目标特征（或剔除已知 promiscuous 模式）；  

• 分子对接 / 打分（若你有可用结构或可用同源模型）：把配体塞入口袋采样姿态，并用打分函数给出相对排名；  

• 最后落到库存交集上——这是整个流程中最现实的一步：把"理论上最好"收敛为"可买到的较好"。

▸ 使用方法  

1. 准备靶点信息：PDB 结构（或认可的同源模型）+ 结合位点定义；如需，先做水处理、质子化状态检查与辅因子处理；  

2. 在 Mcule 界面设定筛选串联（Filter chain）：例如 ① 属性阈 → ② 子结构保留/排除 → ③ 对接 → ④ Top-N 抽取；  

3. 运行完成后查看排名表：每个候选能看到结构图、关键属性与供应商来源；  

4. 把最终列表送 Instant Quote → 由代理商协调交付细节。

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Ⅳ. 化合物采购代理 / 多源协调交付（Compound Sourcing & Consolidated Delivery）

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▸ 品名（类别）  

化合物 sourcing 服务（包含自动报价、多供应商比价优化、单证与单包交付协调）

▸ 产品特点  

• 一处下单，多方货源：你不需要自己建一个"供应商通讯录"逐个追；  

• 价格优化算法：同一化合物可能出现在多家目录里，系统会把小单附加费、运费分摊、批量折扣等一起纳入考量，给出一个更贴近真实成本的组合方案；  

• 跟踪可见：订单状态可通过链接追踪，而不是靠"你周五发一封我周一回一封"推进。

▸ 工作原理  

平台在后台维持供应商库存信息的刷新周期；当你提交一个化合物 ID 集合时，先跑库存核验（哪些有货、哪些边缘缺货），再跑组合优化（哪家取哪批能使总价↓或交期↓），最后给出两套可读的报价视图——你可以进一步微调（去掉某个不确定条目再重算）。

▸ 使用方法  

• 上传/粘贴你的 ID 列表（Mcule ID 或其他对应标识）→ 设置偏好（低需求量、可接受低纯度、最晚交期、交付格式）→ 点生成报价；  

• 审阅报价明细 → 移除不需要的条目 → 确认 → 走订单流程；  

• 国内部分由上海起发实验试剂有限公司协助完成商务对接、票据与到货跟进。

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Ⅴ. 定制 / 难买分子的合成协调（Custom Synthesis Access）

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▸ 品名（类别）  

按结构需求的定制合成对接服务（属于"ULTIMATE DATABASE PROJECT"外延的协作机制之一：把预测可合成但尚未库存的条目推进到真实样品层）

▸ 产品特点  

• 适合那些在你们 SAR 规划里必须有的中间体/变体，但在标准目录里找不到的情况；  

• 平台侧负责把需求拆给合适的合成伙伴、把交期与成功率做量化估计（例如框架资料中提到的"≥80% 合成成功率 / 约 6 周交付窗口"一类指标，用于期望值管理而非保证承诺）。

▸ 存储条件  

按该具体分子的官能团敏感性定：常见酰胺/芳杂环干粉 −20 ℃ 干燥避光即可；含酯/缩醛/硼酸酯等则需更小心（防潮、惰性气氛、分装）；一切以随货结构鉴定与纯度报告为准。

▸ 工作原理  

本质上是一个把"设计端"和"合成供给端"连通的项目管理层：你们提供目标结构（SMILES / Mol 文件）→ 可行性初判（步骤数、关键官能团风险、大致纯化难度）→ 报价与周期确认 → 排产 → 交付并附 QC（多为 LC-MS / HPLC / NMR 层级，取决于协议范围）。

▸ 使用方法  

• 不建议把这一步当作"随便传个画出来的结构就能立刻发货"的现成货架品：它更适合你已经把 Hit 验证做完、进入 Lead Optimization 阶段、需要系统性地拿一系列定向衍生物时使用；  

• 初次对接时把你们的纯度底线、盐型偏好、旋光/立体要求写清楚，能显著减少来回澄清次数。

▎Mcule 体系能帮实验解决哪些实际问题

很多实验室在谈到"我们需要什么试剂/什么分子"时，真正卡住的点并不在科学判断，而在执行摩擦。下面把 Mcule 能介入解决的问题按场景归类：

1）「筛了半天，挑出的分子一半买不到 / 供应商已停售」

→ 用已清洗的可购买化合物数据库作为筛选底池，从根上把"理论候选"拉回到"可执行候选"。

2）「询价流程太长，等邮件的过程把项目节奏拖垮」

→ Instant Quote 把多源比价与库存核验压缩到分钟级，让课题进度由实验决定，而不是由采购周期决定。

3）「多供应商拼单导致到货分散、标签格式不一、入库乱」

→ 平台侧可做统一交付协调与格式约定（管/板/浓度/标签字段），减少实验室助理在每个月到货日陷入手工转录数据的工作量。

4）「课题组有一堆结构想试，但不知道该从哪里圈选才不浪费钱」

→ 用 Focused Library 的思路把预算投到"更可能与你靶点发生对话"的化学区，同时保留 Diversity 选项做平行备份。

5）「从 Hit 到 Lead 的过渡期，需要快速拿定向衍生物却找不到靠谱合成入口」

→ 定制合成协调提供了一个结构化的对接通道，而不是靠个人人脉去找小作坊报一个不可追溯的价格。

6）「跨境采购的票据、清关与售后追溯难落地」

→ 在国内由上海起发实验试剂有限公司作为授权代理商承接商务链路，使沟通节点更集中、问题有固定对接窗口。

▎常见问题与解答（FAQ）

Q1：Mcule 卖的是"软件"还是"化合物"？  

A：两者都有，但更准确的说法是——它运营一个以可购买化合物数据为核心、以筛选工具为加速器、以采购交付为闭环的平台。你可以只使用其数据库搜索/筛选功能来辅助决策，也可以在筛选结果基础上直接走采购链路把实体化合物拿回来做实验。

Q2：你们提到的"数千万化合物数据库"里，是不是全都能立刻发货？  

A：不是。数据库包含不同状态层：一部分是目前就有库存的"现货层"（Stock / In-stock），另一部分属于可根据合成计划调度的"可预订层"。Mcule 在报价环节会区分这两类，让你看到的实际可用窗口更接近真实。

Q3：如果我只想买几十个分子做验证，而不是筛几万个，平台适合吗？  

A：适合。即使你手头已经有一份候选清单（而不是从几百万开始筛），Instant Quote 仍然能帮你做多源比对、合并运费与小单费、核验库存，省掉大量琐碎操作。

Q4：化合物的纯度怎么保证？  

A：平台侧的化合物来自多家供应商目录，纯度通常以产品页/COA 标注为准（常见区间为 90%–98%+ 视具体分子与供应商而定）。建议在接收后按你们实验室惯例做二次 QC——至少用 LC-MS 或 HPLC 核对主峰与预期质量，尤其对后续要拿来做 SAR 的关键批次。

Q5：交付格式能不能做成我们仪器需要的 384-well 板 10 mM DMSO 储液？  

A：可以讨论。交付格式属于可定制字段之一，需要在报价前把偏好写进请求里（板型、浓度、体积、封膜方式、是否需要干冰运输等），以便平台与供应商侧做排产匹配。

Q6：如果到货后发现某管标签模糊/瓶子破损/主峰明显不对，怎么处理？  

A：保留原包装与随货单据，第一时间联系对接方做记录；由上海起发实验试剂有限公司协助与源头侧沟通复核或补发流程。平台侧对每份入库条目有 ID 追溯链条，是这类问题能被快速定位的前提。

Q7：能否直接用 Mcule 数据库做"内部批量下载"然后脱离平台自行采购？  

A：数据库下载（如 SDF 含 Mcule ID 与 2D 结构）是平台提供的一种导出方式，但你仍然需要回到平台的 ID 体系来完成正规报价与订单追踪——这也是保证你拿到的实物与你在数据层看到的那条记录一致的关键。

Q8：PAINS 过滤有必要吗？会不会把潜在 Hit 误删了？  

A：PAINS（Pan-Assay INterference Structures）类警示的作用是提示"某些子结构在多种 assay 中频繁出现假阳性信号（聚集、荧光猝灭、氧化还原干扰等）"。做法是：先保留 PAINS 告警条目但做单独标记，不要无声删除；在复测时用正交法验证——把"可能被干扰污染的信号"与"真正的结构-活性趋势"分开。

Q9：Mcule 适合教学型本科实验吗？  

A：本科实验通常用量小、周期短、预算敏感，且以经典已知分子为主；Mcule 更常被用在需要"广度采样或定向采样"的研究型项目里。如果只是买几种常见参照分子/底物，走常规试剂渠道可能更直接；但如果课程设计涉及一个小型虚拟筛选→实物验证的闭环训练，那平台的数据层可以作为教学方式的一部分。

Q10：报价里的"优价格"和"最快交付"不一致时怎么选？  

A：这本质上是一个项目管理的权衡——若你们处于刚启动、Hit 的有无本身是最紧缺信息，可倾向"最快交付"先把第一批测起来；若项目已明确要扫一批较大库容、且预算是硬约束，则用"优价格"方案，并接受一个略长但可计划的到货窗口。

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更多产品信息，请联系美国Mcule授权代理商：上海起发实验试剂有限公司

（注：本文内容基于品牌公开资料及行业常规信息整理，具体以品牌信息文档为准。）

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