至此，屠呦呦成为首位取得诺贝尔科学类奖项的我国科学家、首位取得诺贝尔生理医学奖的华人科学家。屠呦呦发现的对立疟疾的神药青蒿素也引起引人注目。

  青蒿素的发现标明，中医药是一个巨大的宝库，有名贵的财富，要求咱们去发现、发掘和研讨。而屠呦呦此次因其发现青蒿素的突出奉献取得诺贝尔奖也为中药开展迎来新的关键。

  创腾科技作为国内资深的生命科学信息供给商，依据数据库、分子模仿与分子规划渠道Discovery Studio以及强壮的信息整合和流程定制的科学渠道Pipeline Pilot，可以为中药研制的科学化和现代化助上一臂之力。

  中药化学数据库 (Traditional Chinese Medicines Database ， TCMdb)是创腾科技有限公司和我国科学院进程工程研讨所联合开发的综合性中药数据库，是支撑新药研制和中药现代化研讨的有力东西。TCMdb现在搜集了化合物23033种，每种化合物下列12项数据：仅有代码、CAS登录号、中文称号、英文称号、别号、分子式、分子量、二维结构式、植物来历、药理活性（即药理模型试验成果，近8000多种化合物有此数据）、物理化学性质（晶体形状、熔点、沸点、旋光度等，14000多种化合物有此数据）和参考文献。TCMdb涉及到的中药药用植物有6735种，运用的参考文献有5507篇。

  我国天然产品数据库（Chinese Natural Product Database，CNPD）是创腾科技有限公司和我国科学院上海药物研讨所联合开发的综合性天然产品数据库。CNPD搜集、收拾、剖析了从我国国产的植物中别离断定出的天然产品的物理性质、生物活性剂化学结构等信息，为我国的新药、天然产品及相关范畴的研讨与开发作业供给了一个稀少难得的好东西。CNPD现在共搜集了五万七千多个天然产品，包括天然产品的三十七个类别，有70%的分子是类药性分子。一起CNPD还搜集了天然产品相关的各类信息，最重要的包括：天然产品的二维分子结构及三维分子结构；天然产品的称号、分子式、分子量、熔点、旋光度等理化性质、天然产品的CAS号；天然产品的生物活性信息及其参考文献；天然产品的天然来历及其参考文献；原植物或其同属重要在我国传统医药中的使用等。

  针对特定的药物靶标，挑选新的活性化合物是药物科研作业者和各大制药公司斗争的方针。取得先导化合物的一个重要来历便是天然产品。我国在天然产品的药物发现研讨中做出了出色的奉献，典型的比如便是抗疟药物青蒿素。可是要搜集这些天然产品需求很多的经费和时刻，跟着核算机在药物发现中逐步开展成为必不可少的手法，在核算机上使用软件针对某靶标从中药化学数据库或许天然产品数据库顶用虚拟挑选（virtual screening，VS）办法查找活性化合物，继而会集提取几个至几十个化合物进行药理挑选，是发现新式先导化合物结构的一种经典且高效的途径。

  Discovery Studio （简称DS），作为威望的药物规划与模仿渠道，经过高质量的图形界面、经多年验证的科学算法以及集成的环境，为科研作业者供给了易用高效的药物规划与优化东西。

  以靶标结构为根底，经过分子对接技能和片段规划技能，模仿中药数据库与靶标分子间彼此效果，然后虚拟挑选出潜在活性分子

  以已知同一靶标的活性化合物为根底，经过构建药效团模型并以此作为检索形式来挑选潜在活性化合物

  联合不同模仿技能进行虚拟挑选。针对上述每种虚拟挑选战略，DS都能供给多种算法以供研讨者依据不同的研讨体系做出合理的挑选，一起关于活性的点评也供给多种打分函数。结合TCMD和CNPD，DS为中药的虚拟挑选供给有力的确保。

  中药成药性点评方面，Discovery Studio供给专业的类药性点评东西和ADME/T性质猜测东西，可快速、精确猜测化合物相关的各项成药性目标。

  类药性点评东西。首要包括两种常用半经验办法，类药五规矩和veber规矩，从氢键供体、氢键受体、分子量、LogP等方面来进行类药性的断定；

  ADME/T 性质猜测东西。供给多种ADMET性质猜测模型，可以对中药的吸收、代谢、散布、分泌、毒性等性质进行猜测。

  中药的现代化，应该是真实了解其有用成分、药效机理、靶向原理，知其然并知其所以然。

  关于不知道靶标的中药有用成分，可以依据如下三种办法来进行反向找靶，然后猜测其效果机制。

  药效团模型查找（ Compound Profiling ）Discovery Studio为研讨者供给依据受体或依据受体-配体彼此效果构建代表受体活性口袋化学和几许信息的药效团模型的算法。

  依据药效团模型来查找潜在靶标的办法，便是将中药有用成分与多个代表各靶标蛋白的药效团模型彼此匹配，终究依照匹配打分的凹凸来断定潜在效果靶标。Discovery Studio中包括现在市场上最大的受体-配体复合物药效团数据库 PharmaDB，该数据库是依据scPDB（2012）中7028个复合物晶体结构构建的，共含117423个药效团模型，而且这些模型已依据不同的靶标类型进行了分类。Discovery Studio中自带的流程Ligand Profiler可主动完成多个分子和多个药效团模型的快速匹配并进行匹配度打分排序。因而，结合PharmaDB，Discovery Studio可以敏捷有用且全面地进行靶标查找、中草药有用成分的确认以及毒副效果点评。

  反向分子对接（ Target Fishing ）传统的分子对接办法可以协助科研作业者猜测靶标分子与待研化合物的彼此效果形式，并凭借打分函数点评分子的构效联系。但是，凭借核算流程修改与办理渠道Pipeline Pilot以及分子模仿渠道Discovery Studio中的分子对接算法、打分函数，创腾科技为国内医药研讨者供给依据分子对接办法的化合物反向找靶战略。

  完成读入小分子的二维/三维结构转化，结构标准化，加氢，结构优化等2.      反向对接及打分（等于多个正向对接）

  LibDock参数主动设置和填写（图示流程整合了DS中的LibDock对接模块，如需求，也可替换其它对接程序）

  其间，靶标可来历于scPDB数据库（），该数据库搜集了标准PDB数据库中含有药物结合位点的蛋白，可依据配体、蛋白、结合方法为特征进行查找。

  依据 小 分子类似性剖析 (Ligand Similarity Search)Discovery Studio为研讨者供给依据分子指纹的分子结构类似性查找，即DS可以核算中药活性成分与已包括化合物生物活性以及靶标注释的化合物数据库中小分子化合物的Tanimoto系数等，然后进行类似性点评，从而猜测其潜在靶标。假如输入的分子可以在数据库中查找到它本身，则可以得到其已知靶标；假如输入的分子可以在数据库中查找到与其类似的化合物，则依据与其结构类似的分子靶标可估测输入分子的靶标信息。

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