Virtual Screening

介绍

虚拟筛选（Virtual Screening）是药物发现早期阶段的关键技术，用于从海量化合物库中快速筛选出可能具有生物活性的候选分子。本 Skill 提供了一套完整的虚拟筛选工作流，支持开放和专有化学库，集成了基于 Transformer 的深度学习预测模型和基于 SciMiner 的分子对接筛选方法，帮助研究人员高效完成先导化合物发现。

使用方式非常简单：您只需提供待筛选的化合物库文件（如 SDF、SMILES 格式），通过自然语言指令指定筛选策略（如基于相似性、基于对接评分或基于 Transformer 预测），Skill 会自动执行预处理、特征提取、模型推理和结果排序，最终输出按活性评分排序的候选分子列表及其结构信息。

本 Skill 特别适合计算化学、药物化学领域的研究人员，以及从事药物设计相关工作的学术团队或药企研发部门。如果您需要快速从百万级化合物库中缩小候选范围，或者想对比不同筛选方法的性能，这个工具能显著降低人工操作成本，加速研究迭代。

需要注意的是，虚拟筛选结果仅提供理论预测，实际活性仍需通过湿实验验证。对于非常规化学库（如含金属配合物、高分子化合物），模型预测准确性可能下降。建议结合分子动力学模拟或多轮筛选进一步验证候选分子。