❶ 别了，分子对接——学术薛定谔FEP加百度AI脚本任务
别了，分子对接，薛定谔FEP结合网络AI为药物设计带来新变革：
薛定谔FEP的优势：
- 提升精确度：薛定谔自由能微扰结合网络AI的强大GPU支持，显着提升了药物研发的精确度，特别是在评估分子的合成价值上。
- 更可靠的结果：与分子对接相比，FEP提供了更为可靠的结果，减少了主观判断和成本浪费。
分子对接的局限性：
- 预测能力受限：分子对接的预测能力受制于评分函数与真实活性数据的偏差，因此其准确性受到限制。
- 逐渐被替代：随着FEP等更先进方法的出现，分子对接在药物设计中的作用逐渐被替代。
薛定谔FEP与网络AI Studio的结合：
- 操作便捷：用户可以在网络AI Studio上运行FEP，通过申请薛定谔学术版、在Linux环境中安装、准备FEP文件等步骤，即可在AI Studio中创建数据集、上传软件和输入文件，并关联数据集创建脚本任务。
- 后台执行功能：网络脚本任务的优势在于其后台执行功能，即使离线也能保证任务完成，提高了工作效率。
FEP结果的分析：
- 关注Delt Delt G数据：Delt Delt G数据能直观显示分子间的相互作用，是分析FEP结果的重要参考。
- 进一步分析：用户可以根据需要进一步分析FEP结果，并参考相关链接进行深入研究。
未来展望：
- 持续改进：尽管薛定谔FEP结合网络AI为药物设计带来了显着变革，但仍存在自动化分析整合和更高效GPU使用等方面的改进空间。
- 跨学科合作：跨学科合作在药物设计领域具有重要意义，未来需要更多专业人士共同参与，共同提升这个领域的便利性。
❷ SchrodingerSchrodinger（薛定谔）包含的模块简介
Schr?dinger包含的模块简介如下：
Glide模块：提供精确的配体和受体对接功能，支持SP和XP两种模式，以满足不同精度需求。GlideScore评分系统综合考虑多种因素，有效降低假阳性，提升富集率。
Maestro模块：作为Schr?dinger软件的统一界面，提供强大的图像显示功能，帮助研究人员清晰地观察复杂的研究体系，提高工作效率。
Prime模块：精确的蛋白结构预测软件，能够生成高精度的受体模型，尤其擅长精确模拟Loop区域，并提供同源模建和threading两种方法。
Liaison模块：计算配体受体结合能的程序，预测值误差小，适用于自由度较大的配体，成为优化配体设计和预测结合能的关键工具。
SiteMap模块：精确的蛋白活性位点认证工具，包含活性位点定位和分析活性位点化学特征两大功能，为后续药物设计提供重要线索。
CombiGlide模块：设计针对靶标的富集组合库，并基于靶标结构进行虚拟筛选，支持De novo设计，为创新药物设计提供支持。
Epik模块：快速精确地预测pKa值，包括多种互变异构体和在不同条件下的离子状态，有助于提高筛选的准确性。
MacroModel模块：基于力场模建，提供处理多种体系的标准方法，在研究蛋白配体复合物时，允许活性位点具有充分的柔性，提高模拟的准确性和效率。
Qsite模块：高性能的QM/MM计算程序，将量子力学计算应用于蛋白活性位点，同时使用分子动力学模拟剩余蛋白体系，适用于先导优化和涉及电子转移的酶催化反应研究。
Phase模块：提供药效团模建的完整工具包，基于配体设置排斥球，筛选空间形状不符合的配体，提高筛选效率。
Strike模块：用于构建统计模型和QSAR模型，快速预测化合物活性或预测大型虚拟库的药性。
QikProp模块：快速精确的ADME预测工具，预测整个分子的3D结构和关键性质，为药物设计提供全面的预测支持。
LigPrep模块：精确的2D到3D结构转换工具，能够从单一结构产生多种化学和结构上的构象，为后续模拟提供多样化的输入。
PrimeX模块：专注于蛋白质Xray晶体结构的精修，提高结构预测的精度。
Jaguar模块：快速的第一原理电子结构计算软件，将量子化学的精确性引入生命科学研究领域，为蛋白质结构预测和药物设计提供理论支持。
❸ 别了，分子对接——学术薛定谔FEP加百度AI脚本任务
最新更新：2022年7月6日
在学术研究的领域，薛定谔自由能微扰（FEP）和网络AI Studio的结合为药物设计带来了革命性变化。以往，分子对接作为评估药物候选分子的方法，其准确性受到限制。然而，薛定谔FEP的引入，凭借网络AI的强大GPU支持，显着提升了药物研发的精确度，特别是在评估分子的合成价值上。
尽管FEP并非完美，但与分子对接相比，它提供了更为可靠的结果。对于非盈利机构、学生和科研机构，薛定谔的学术版软件，特别是其FEP功能，成为了至关重要的工具。然而，高昂的费用（每年几十万人民币）使得许多中小企业和课题组望而却步。
薛定谔软件公司，以其在药物设计领域的长期领导地位，通过自主研发的软件和上市新药展示了实力。计算机药物设计的核心理念是利用结构生物学和化学手段优化分子与靶点的结合。尽管早期主要依赖于分子对接，但发展趋势转向了自由能计算和人工智能技术，这将减少主观判断和成本浪费。
分子对接的作用逐渐被替代，主要原因是其预测能力受制于评分函数与真实活性数据的偏差。而FEP，尽管曾因技术限制而未被广泛接受，但随着技术进步，它开始得到广泛认可，并在21世纪初显示出强大的预测能力。
如何在网络AI Studio上运行FEP？首先，申请薛定谔学术版，然后在Linux环境中安装，准备好FEP文件。在AI Studio中，创建数据集上传软件和输入文件，关联数据集创建脚本任务，编写run.sh文件调用软件和数据进行计算。网络脚本任务的优势在于其后台执行功能，即使离线也能保证任务完成。
在分析FEP结果时，关注Delt Delt G数据，它能直观显示分子间的相互作用。如果你需要进一步分析，可以参考相关链接，但注意文件命名规则可能需要调整。网络AI Studio的免费GPU资源和简洁的管理方式，使其成为药物研发的理想平台。
尽管如此，仍有待改进的地方，例如自动化分析的整合和更高效的GPU使用。如果你有兴趣，可以参与社区贡献，共同提升这个领域的便利性。无论选择何种工具，重要的是其在药物设计中的实际应用价值。
附记：在尝试整合过程中，作者遇到的困难与解决过程，显示了跨学科合作的挑战，但也凸显了问题解决的重要性。