PAINS（Pan-Assay INterference compoundS）是一类在多种生物实验里频繁产生假阳性的化合物。它们可能通过聚集、氧化、荧光干扰等机制「骗过」实验，而非真正结合靶点。
PAINS 过滤怎么用
- 子结构警示：PAINS 以一组 SMARTS 模式定义，命中即提示风险。
- 筛选场景：在虚拟筛选或 HTS 命中分析中，给可疑分子打上标记。
- 数据清洗：训练集中混入大量 PAINS 假阳性会误导模型。
重要的告诫
- 不是一律有毒/无效：有些 PAINS 子结构在某些已上市药里也存在。
- 当提示而非定罪：命中 PAINS 应触发额外验证，而不是直接丢弃。
- 结合实验对照（如反向实验）判断是否真为干扰。
关键要点
- PAINS = 频繁假阳性的结构模式；
- 用于标记可疑命中与清洗数据；
- 当提示，不要一刀切丢弃。
延伸资源
- 实操：RDKit FilterCatalog（PAINS）。
- 配套：069《Brenk Alert》、048《异常结构识别》。