收藏 丨 几种常用的化学、天然产物及大分子数据库

前 言

基于前人的研究能够有效地减少我们的工作量。而查阅、总结文献往往需要耗费我们大量的时间和精力，目前已经有不少研究者发布了各种各样的数据库，能够帮助我们“一站式”地解决不少问题。今天就给大家带来几个常用的化学、天然产物及大分子数据库，希望能够帮助大家加速科研。

01

通用型数据库

通用结构数据库包括PubChem（1.16亿化合物）、ChemSpider（1.28亿化合物）、ZINC（7.5亿化合物）和生物学兴趣化学实体（ChEBI；超过46,477种化合物），这些都是可自由获取的化学化合物数据库。

PubChem（https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)是一个全球性的分子聚合器，拥有惊人的1.16亿种化合物结构。

ChemSpider （https://www.chemspider.com/）

则作为化学聚合器提供有关化合物名称、自然属性、二维和三维结构等基本信息。这两个数据库通常被用于成分识别。

ChEBI （https://www.ebi.ac.uk/chebi/aboutChebiForward.do）是一个基于网络的数据库，存储自然和合成生化化合物以及其他形式的化合物。

ZINC （https://zinc.docking.org/）整合了包括ChEMBL、DrugBank等在内的其他数据库，使其能够连接具有生物靶标、代谢途径和生物活性小分子的化合物，从而不仅仅是一个以化合物为中心的数据库。

默克索引（Merck Index，https://merckindex.rsc.org/）在线（1610种化合物）和化学结构查找服务（CSLS；7,400万分子）包含了大量化学品。默克索引是生命科学的百科全书，可以作为半合成化合物搜索的数据库。CSLS专门设计用于化学结构搜索，有助于快速检查结构是否出现在100多个化学数据库中。

02

天然产物数据库和代谢物数据库

COlleCtion of Open Natural prodUcTs（COCONUT，https://coconut.naturalproducts.net/）数据库基于53个在线化学资源构建，最终拥有超过400,000条天然产品记录，具有高分子多样性和结构复杂性。它已成为目前最大的自然资源化学成分免费可访问数据库。

MetaboLights（包含27,883种化合物, https://www.ebi.ac.uk/metabolights/）和The BiGG Models知识库（BiGG; 包含9,088种代谢物，http://bigg.ucsd.edu/models）是开放获取的有机体代谢物数据库。这两个数据库访问网速较慢，需要耐心等待。

NaprAlert（约200,000种化合物，https://pharmacognosy.pharmacy.uic.edu/napralert/）收集了来自参考文献的手工策划的天然产品信息，并附有元数据，但它对研究者的访问权限有限。

TCM database@Taiwan (China)自2011年首次发布以来，该数据库在中医社区中得到了广泛传播和使用。它致力于收集大量的中医数据，包括来自草药、动物产品和矿物的成分，具有虚拟筛选和分子对接模拟的功能（http://tcm.cmu.edu.tw/）。

SWEETLEAD (4442结构，https://simtk.org/projects/sweetlead)：具有类似功能，还显示了关于已知化合物（如全球批准的药物、非法药物和传统草药分离物）的精确化学结构的详细且高度整理的数据。

Phytochemdb (8093植化学成分，[http://iyfbodn.com/) 和 Medherb（https://medherb.com/）：特点是手工收集植物成分。后者还提供有关基因、蛋白质、植物种类和药用重要草药的现有文献的信息。

Seaweed Metabolite Database (SWMD; 2110化合物，https://swmd.co.in/)：提供关于海藻衍生化合物的信息。

地理分布特征数据库：如亚洲的TM-MC (34,108化合物，https://tm-mc.kr/)，旨在整理列在中国、韩国和日本药典中的东北亚传统药物。

非洲的African Natural Products Database (ANPDB; 6515化合物，https://african-compounds.org/anpdb/)，合并了北非自然产品数据库和东非自然产品数据库，包含来自非洲各地区本地植物、微生物、动物到海洋源的自然成分。

03

多糖和脂质数据库

GlyTouCan（https://glytoucan.org/）：这是一个国际糖库，主要包括多糖的结构、序列和成分信息。此数据库作为一个广泛的糖类信息库，为研究多糖提供了基础数据支持。

Complex Carbohydrates Magnetic Resonance Database (https://glycodata.org/ccmrd/)：这是第一个固态NMR数据库，专为揭示不溶性碳水化合物的复杂结构而设计。

UniCarb-DB (1118 个结构, 1588 个谱图，https://unicarb-db.expasy.org/)：包括糖片段的MS谱数据，为多糖的质谱分析提供详细的参考。

Lipid Metabolites and Pathways Strategy (LIPID MAPS; 48,352脂质结构，https://lipidmaps.org/about/information)：这是一个全面的脂质数据库，包括化学结构和生物注释。它提供了一种命名和分类脂质的方法，已成为广泛接受的标准。此外，LIPID MAPS还提供大量的软件工具和教育资源，以及用于编目和识别不同级别脂质的数据库。Shi等人建立了一种整合的脂质组学分析策略，该策略结合了自动化MS数据库搜索（LIPID MAPS和HMDB）和两个质谱平台（UHPSFC/QTOF-MS和UHPSFC/IMS-QTOF-MS），实现了三种同属人参物种天然脂质的高通量分析。

LipidIMMS Analyzer（http://lipid4danalyzer.zhulab.cn/）：LipidIMMS Analyzer是一个专门从事自动数据处理和脂质识别的开源网站，具备处理基于质谱和多维信息的多种数据类型的能力，包括精确质量数、保留时间、碰撞横截面积和二级质谱。2021年，该数据库升级为Lipid4DAnalyzer，支持来自IM-MS和非IM-MS仪器的脂质组学分析。

Overview and limitations of database in global traditional

medicines: A narrative review

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