工作流

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用户自定义药物发现工作流是现代药物研发的重要组成部分。在这一流程中，研究人员可以根据实验目标和研究需求，灵活组合和配置多种药物设计计算模块与工具，构建一条高效、完整的药物发现流水线。

例如，用户可从早期化合物库筛选开始，将化合物库管理、分子属性预测、药效团模型匹配、虚拟筛选等步骤串联起来，每一步可能涉及不同的专业工具，如：

1. 化合物库筛选阶段 使用化合物数据库管理系统进行初步过滤，筛选出符合条件的候选化合物。

2. 分子属性预测阶段 使用QSAR模型或计算化学方法预测化合物的ADME/T性质（吸收、分布、代谢、排泄/毒性），为后续的药物开发提供参考。

3. 药效团模型匹配和虚拟筛选阶段 使用分子对接软件预测化合物与靶标蛋白的结合模式及亲和力，筛选出可能具备药效的分子。

通过此自定义工作流，实验数据和结果能自动衔接，实现高效的自动化流转，减少手动操作带来的误差。此外，任务间的并行执行大幅加速整个药物发现流程。研究人员还可通过实时监控和数据分析优化工作流，提高药物研发的成功率与效率。

使用步骤

第一步：输入蛋白质

上传目标蛋白的结构文件或输入蛋白质ID，为后续分子对接和亲和力预测提供靶标信息。系统支持上传.pdb格式的蛋白质文件，或通过蛋白质ID获取结构数据。

• 上传文件：支持.pdb格式的三维结构文件，确保上传的文件完整并符合标准格式。
• 输入蛋白质ID：若已知靶标的PDB ID，可直接输入ID，系统将自动拉取并加载相应的蛋白质数据。

第二步：输入小分子

上传包含小分子结构信息的文件或直接输入数据。小分子信息是用于虚拟筛选的基础，系统支持以下几种输入方式：

• 输入小分子SMILES数据 手动输入小分子的SMILES格式字符串，系统会根据此分子描述生成小分子的化学信息。

  

• 上传小分子SMILES文件 若有大量小分子候选物，可上传包含多条SMILES字符串的.csv文件，文件每一行包含一个小分子。确保文件格式正确，以便系统顺利读取。

  

• 筛选分子集 在已有分子库中选择一部分小分子作为候选集合，适用于从大型分子库中筛选特定分子用于实验。系统提供筛选选项，可按分子质量、极性等标准筛选。

  

第三步：添加工作流模块

根据研究需求，用户可以灵活添加不同的分析模块，构建自定义工作流。因为输入数据已经给定，在添加模块中用户只需要给定模块参数即可。以下模块为常见选择：

• 添加分子对接模块 用于预测小分子与蛋白质靶标的空间对接方式。分子对接模块提供对分子结合位点和对接构象的评估，帮助识别有较强亲和力的结合方式。

  

• 添加亲和力预测（3D）模块 基于蛋白质和小分子的三维结构进行结合亲和力打分，帮助评估分子间相互作用的强度。此模块特别适合于筛选出高结合能力的候选药物。

  

• 添加药效团模块 通过药效团模型匹配，筛选符合特定药效团特征的小分子，有助于识别在结构上具有药效潜力的化合物。

  

• 添加结合自由能模块 预测小分子和蛋白质在结合时的自由能变化，以判断分子在生物环境中稳定结合的可能性。结合自由能是预测药物有效性的重要参考值。

  

第四步：提交执行

完成所有设置后，点击“提交执行”按钮，系统将按照工作流顺序自动进行计算和分析。每个模块生成的结果文件会自动保存，并支持导出至本地或存入实验数据库（未来支持）中。