设计虚拟筛选流程

Design a Virtual Screening Workflow · 🔴专家 · 所属分类：结构生物学与药物发现

百万级化合物盲对接算力直接爆炸，没有分级过滤和去伪机制，跑出来的命中既难复现也难判真假。它帮你把筛选设计成一条分层漏斗：先便宜的过滤、再贵的对接、最后复评，算力花在刀刃上，还能用诱饵集看富集。

适合谁

要从大化合物库里筛苗头、又得管住算力预算的计算化学、药物发现研究者和生信工程师。

给它什么 · 得到什么

• 你提供：靶点结构与口袋定义、化合物库（SMILES/SDF 或库名）、筛选目标、命中数预期与算力预算
• 你得到：分级筛选流程文档、各阶段脚本（清洗→过滤→对接→复评）、命中候选表与富集/去伪策略

怎么用

先来一句示例提问：「我要对这个靶点筛一个五十万分子的库，帮我设计一条能控住算力的分级虚拟筛选流程。」触发后它会设计理化过滤→相似性/药效团→对接→复评的漏斗，用 RDKit 预清洗、去重、剔 PAINS，按阶段分配算力设阈值，引入诱饵集评估富集与假阳性，产出可复现流程和命中清单。

提个醒

编排 RDKit 加对接工具，算力消耗大；计算命中必须做湿实验验证，流程本身不等于确证活性。