❶ 別了，分子對接——學術薛定諤FEP加百度AI腳本任務
別了，分子對接，薛定諤FEP結合網路AI為葯物設計帶來新變革：
薛定諤FEP的優勢：
- 提升精確度：薛定諤自由能微擾結合網路AI的強大GPU支持，顯著提升了葯物研發的精確度，特別是在評估分子的合成價值上。
- 更可靠的結果：與分子對接相比，FEP提供了更為可靠的結果，減少了主觀判斷和成本浪費。
分子對接的局限性：
- 預測能力受限：分子對接的預測能力受制於評分函數與真實活性數據的偏差，因此其准確性受到限制。
- 逐漸被替代：隨著FEP等更先進方法的出現，分子對接在葯物設計中的作用逐漸被替代。
薛定諤FEP與網路AI Studio的結合：
- 操作便捷：用戶可以在網路AI Studio上運行FEP，通過申請薛定諤學術版、在Linux環境中安裝、准備FEP文件等步驟，即可在AI Studio中創建數據集、上傳軟體和輸入文件，並關聯數據集創建腳本任務。
- 後台執行功能：網路腳本任務的優勢在於其後台執行功能，即使離線也能保證任務完成，提高了工作效率。
FEP結果的分析：
- 關注Delt Delt G數據：Delt Delt G數據能直觀顯示分子間的相互作用，是分析FEP結果的重要參考。
- 進一步分析：用戶可以根據需要進一步分析FEP結果，並參考相關鏈接進行深入研究。
未來展望：
- 持續改進：盡管薛定諤FEP結合網路AI為葯物設計帶來了顯著變革，但仍存在自動化分析整合和更高效GPU使用等方面的改進空間。
- 跨學科合作：跨學科合作在葯物設計領域具有重要意義，未來需要更多專業人士共同參與，共同提升這個領域的便利性。
❷ SchrodingerSchrodinger（薛定諤）包含的模塊簡介
Schr?dinger包含的模塊簡介如下：
Glide模塊：提供精確的配體和受體對接功能，支持SP和XP兩種模式，以滿足不同精度需求。GlideScore評分系統綜合考慮多種因素，有效降低假陽性，提升富集率。
Maestro模塊：作為Schr?dinger軟體的統一界面，提供強大的圖像顯示功能，幫助研究人員清晰地觀察復雜的研究體系，提高工作效率。
Prime模塊：精確的蛋白結構預測軟體，能夠生成高精度的受體模型，尤其擅長精確模擬Loop區域，並提供同源模建和threading兩種方法。
Liaison模塊：計算配體受體結合能的程序，預測值誤差小，適用於自由度較大的配體，成為優化配體設計和預測結合能的關鍵工具。
SiteMap模塊：精確的蛋白活性位點認證工具，包含活性位點定位和分析活性位點化學特徵兩大功能，為後續葯物設計提供重要線索。
CombiGlide模塊：設計針對靶標的富集組合庫，並基於靶標結構進行虛擬篩選，支持De novo設計，為創新葯物設計提供支持。
Epik模塊：快速精確地預測pKa值，包括多種互變異構體和在不同條件下的離子狀態，有助於提高篩選的准確性。
MacroModel模塊：基於力場模建，提供處理多種體系的標准方法，在研究蛋白配體復合物時，允許活性位點具有充分的柔性，提高模擬的准確性和效率。
Qsite模塊：高性能的QM/MM計算程序，將量子力學計算應用於蛋白活性位點，同時使用分子動力學模擬剩餘蛋白體系，適用於先導優化和涉及電子轉移的酶催化反應研究。
Phase模塊：提供葯效團模建的完整工具包，基於配體設置排斥球，篩選空間形狀不符合的配體，提高篩選效率。
Strike模塊：用於構建統計模型和QSAR模型，快速預測化合物活性或預測大型虛擬庫的葯性。
QikProp模塊：快速精確的ADME預測工具，預測整個分子的3D結構和關鍵性質，為葯物設計提供全面的預測支持。
LigPrep模塊：精確的2D到3D結構轉換工具，能夠從單一結構產生多種化學和結構上的構象，為後續模擬提供多樣化的輸入。
PrimeX模塊：專注於蛋白質Xray晶體結構的精修，提高結構預測的精度。
Jaguar模塊：快速的第一原理電子結構計算軟體，將量子化學的精確性引入生命科學研究領域，為蛋白質結構預測和葯物設計提供理論支持。
❸ 別了，分子對接——學術薛定諤FEP加百度AI腳本任務
最新更新：2022年7月6日
在學術研究的領域，薛定諤自由能微擾（FEP）和網路AI Studio的結合為葯物設計帶來了革命性變化。以往，分子對接作為評估葯物候選分子的方法，其准確性受到限制。然而，薛定諤FEP的引入，憑借網路AI的強大GPU支持，顯著提升了葯物研發的精確度，特別是在評估分子的合成價值上。
盡管FEP並非完美，但與分子對接相比，它提供了更為可靠的結果。對於非盈利機構、學生和科研機構，薛定諤的學術版軟體，特別是其FEP功能，成為了至關重要的工具。然而，高昂的費用（每年幾十萬人民幣）使得許多中小企業和課題組望而卻步。
薛定諤軟體公司，以其在葯物設計領域的長期領導地位，通過自主研發的軟體和上市新葯展示了實力。計算機葯物設計的核心理念是利用結構生物學和化學手段優化分子與靶點的結合。盡管早期主要依賴於分子對接，但發展趨勢轉向了自由能計算和人工智慧技術，這將減少主觀判斷和成本浪費。
分子對接的作用逐漸被替代，主要原因是其預測能力受制於評分函數與真實活性數據的偏差。而FEP，盡管曾因技術限制而未被廣泛接受，但隨著技術進步，它開始得到廣泛認可，並在21世紀初顯示出強大的預測能力。
如何在網路AI Studio上運行FEP？首先，申請薛定諤學術版，然後在Linux環境中安裝，准備好FEP文件。在AI Studio中，創建數據集上傳軟體和輸入文件，關聯數據集創建腳本任務，編寫run.sh文件調用軟體和數據進行計算。網路腳本任務的優勢在於其後台執行功能，即使離線也能保證任務完成。
在分析FEP結果時，關注Delt Delt G數據，它能直觀顯示分子間的相互作用。如果你需要進一步分析，可以參考相關鏈接，但注意文件命名規則可能需要調整。網路AI Studio的免費GPU資源和簡潔的管理方式，使其成為葯物研發的理想平台。
盡管如此，仍有待改進的地方，例如自動化分析的整合和更高效的GPU使用。如果你有興趣，可以參與社區貢獻，共同提升這個領域的便利性。無論選擇何種工具，重要的是其在葯物設計中的實際應用價值。
附記：在嘗試整合過程中，作者遇到的困難與解決過程，顯示了跨學科合作的挑戰，但也凸顯了問題解決的重要性。