1，虚拟筛选分为两种，基于受体结构的虚拟筛选（靶点结构的虚拟筛选），基于配体的虚拟筛选。俄文论文是基于靶点结构的。

2，靶点结构的虚拟筛选，基于锁钥理论，酶和底物的配对。

蛋白质的结构决定了蛋白质的功能，小分子药物可以与【受体蛋白质】结合，从而改变蛋白质的结构，从而激活或者抑制该蛋白的功能表达。

小分子药物和蛋白质结合需要能量，我们尽可能选能量小的。

Receptor受体。ligands配体。Docking对接。把结合结果按从低到高排序。

受体一般是蛋白质，它一般比较大。

配体信号分子小分子。可以是气体分子、脂质、蛋白质。

3，虚拟筛选的步骤

（1）建立受体模型

①可以通过pubmed、PDB等数据平台。以及殷赋的搜索蛋白质结构。去选择一种蛋白质作为受体，尽可能选择结构清晰的。然后下载它的PDB图。

②进入“殷赋”网站对蛋白质结构进行预处理。点击“处理PDB结构”。上传下载的PDB图（也可以直接在里面搜索pdb id，这样网站会去自动下载）。

从下图可见，该蛋白质由两条肽链组成。我们可以直接删去肽链B和肽链A中的水分子。

Hetero中的可能是辅酶、已经在蛋白质上了的小分子配体。小分子配体需要保留，用来推测蛋白质口袋。辅酶如果是和小分子配体位置直接接触的话，则可能影响到分子对接，需要保留。如果不是就直接删除。

下面这四个是非常常见的，每个蛋白质都需要的分子或者存在于蛋白质周围溶液中的分子。不是我们关心的，可以删除。

③如果制定了必须要蛋白A。而受体蛋白A的结构有一部分不清楚，可以使用【同源模建】。寻找结构与它类似的蛋白质B。然后使用B的结构来代替A。

（2）找到蛋白质受体中的结合口袋。方法有多个

①查找有关该蛋白质的论文、文献

②殷赋->识别结合位点。可以自动检测

（主要是选择口袋的大小，太小了会使得较大的优秀配体被淘汰，太大了增加计算，且会导致假阳性）

（3）选择化合物数据库。

非商业数据库：ZINC、Pubchem、DrugBank、chEMBL、chemDB、BindingDB、SMPDB

殷赋有一个“准备化合物结构”的功能。可以把一维的simile，和二维的自绘图转换为三维化合物（配体）

（4）分子对接。分为3种形式

①刚性对接。受体和配体的构象均不发生变化

②半柔性对接。大分子一般不变，小分子构象有限度的做一些改变

③柔性对接。研究体系中的构象基本自由变化。人体的实际情况是配体和受体都可能进行一些变化以便于更好的配对。

但是柔性对接对硬件要求高。我们一般选择使用半柔性对接

（5）对“复合物“的结合水平打分/排序（分数越小说明结合性越好）。三种方法

①基于分子力场法。

分子的能量会随分子构型的变化而变化。（一个分子的能量可以近似看成是，构成该分子的原子的空间坐标的函数）。描述分子能量和分子结构之间关系的就是分子力场函数

②基于经验的回归参数法

③基于知识的打分函数法

（6）筛选出分数前多少的那些化合物（也就是配体）

（7）人工分析验证

①在电脑中，查看3D结合位点图。进一步筛选合适的

②买对应化合物库，进行真正的合成实验

4，一些网站

（1）uniprotKB。蛋白质序列和功能信息资源库。输入一个蛋白质名，可以搜到它本身和它同源的蛋白质序列

（2）swiss。把蛋白质序列输入里面，可以得到它的同源及其3D建模。可以把建模下载为pdb后缀文件（protein data bank）

（3）saves。对模型评分，看匹配性大小。

5，分子对接。

（1）需要分别计算结构匹配和能量匹配。前者是分子间发生作用的基础，后者决定了结合的稳定性。前者使用“格点计算、片段生长“方法，后者使用”模拟退火、遗传算法“