藥物設計軟件包D3Pharma?是基于多系統的藥物先導化合物及新化學實體設計軟件包。它可以用于藥物分子模擬、藥物設計及化學信息學與生物信息學等研究。
一、D3Pharma1.0主要功能包括：
分子三維結構繪制和生成
基于分子力場和量子化學的分子結構優化
分子溶解度（LogS）、油脂分配系數（LogP）、基因毒性概率（mutagenicity）以及類藥性（DrugLikeness）等預測
基于蛋白質序列蛋白-蛋白相互作用預測
藥效團模型顯示與篩選
并行分子對接
基于多靶標的分子對接
量子化學程序接口。
用戶可以通過D3Pharma?設計全新的藥物分子或者對已有的藥物分子進行結構改造，也可以在可視化界面中開展化學信息學和生物信息學研究。
基因毒性算法：
利用了SVM方法提前預測分子毒性，預測精度80%左右，可以評估藥物的安全性。曾發表過國際期刊（Predicting Chemical Toxicity Effects Based on Chemical-Chemical Interactions. Chen L;??Lu J;??Zhang J;??Feng KR;??Zheng MY;?PLOS ONE）
類藥性方法：
可以確定設計的分子是否具有成為藥物分子的可能性。曾發表過國際期刊（A new rapid and effective chemistry space filter in recognizing a druglike database. Zheng SX;??Luo XM;??Chen G;??Zhu WL;??Shen JH;??JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING.）
預測蛋白質與蛋白質之間的相互作用：
此方法基于蛋白質序列信息利用機器學習方法預測蛋白質之間的相互作用概率。曾發表于國際期刊（Predictina protein-protein interactions based only on sequences information. Shen JW;? Zhang J;? Luo XM;? Zhu WL;? Yu KQ;? PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA.）
根據分子結構產生構象：
發表于國際期刊（Cyndi: a multi-objective evolution algorithm based method for bioactive molecular conformational generation. Liu XF; Bai F; Ouyang SS; Wang XC; Li HL; BMC BIOINFORMATICS.）
二、基本界面和顯示模塊
D3Pharma?提供分子三維結構的多種顯示模型，也具備三維分子構建及優化等功能。
三、化合物性質預測模塊
溶解度（LogS）:
D3Pharma?提供溶解度LogS的計算模塊，用戶可通過D3Pharma?構建一個分子三維結構，直接計算LogS，也可以打開已經編輯好的（多個）分子三維結構計算其LogS。
有機化合物脂水分配系數（LogP）:
D3Pharma?提供脂水分配系數LogP的計算模塊，用戶可通過D3Pharma?構建一個分子三維結構，直接計算LogP，也可以打開已經編輯好的（多個）分子三維結構計算其LogP。
基因毒性概率預測方法（Genotoxic）:
D3Pharma?提供Genotoxic模塊，是基于分子親電矢量（MEV）和擴展支持向量機（SVM）的基因毒性概率預測方法，可以對有機化合物分子基因毒性進行計算評價。用戶只需輸入分子三維結構，Genotoxic能夠自動根據分子三維結構得到該分子基因毒性的概率估計。模塊具有快速和準確的特點，適用于高通量虛擬篩選和虛擬毒性評價，有良好應用前景。
類藥性預測方法DLA:
D3Pharma?提供有機小分子類藥性預測方法DLA，可以用來預測有機小分子的類藥性，幫助用戶進行分子結構改造。用戶只需輸入有機小分子結構，DLA能夠快速計算得出該有機化合物結構的類藥性。此模塊能應用于高通量虛擬篩選，可幫助藥物分子設計工作者從有機化合物中搜尋出具有藥物潛質的有機小分子。
四、基于藥效團的藥物發現和設計模塊
構象生成模塊Cyndi:
D3Pharma?提供構象生成模塊，能夠根據當前分子三維結構并針對多目標進行優化。比起同類構象生成程序具有速度快、生成的構象庫的多樣性好、構象接近生物活性構象等優點。
藥效團篩選模塊GAPS:
藥效團篩選模塊可根據提供的三維藥效團信息進行：
基于單一受體或配體產生的藥效團模型，快速篩選小分子數據庫，尋找與藥效團模型最可能匹配的先導化合物。
基于單一小分子配體結構的信息，利用“靶標垂釣”的策略快速篩選基于藥效團模型的靶標數據庫，尋找已知配體的潛在靶標。
五、蛋白質相互作用（PPI）預測模塊
PPI可基于蛋白質一級序列預測蛋白質－蛋白質相互作用的概率，并進一步構建蛋白質相互作用的可能網絡。方法的準確度高且不依賴于數據集，預測能力優于同類方法。用戶只需輸入蛋白質序列便可以預測蛋白質之間的相互作用，并在此基礎上預測蛋白質相互作用網絡。
六、并行分子對接篩選平臺
常用的分子對接程序主要采用串行法。對于規模較大的小分子化合物庫的篩選，一般采用先手工切割化合物庫然后分別提交的方法，既煩瑣，又不便于管理。同時由于各個子庫運行時間的差異，導致整體化合物庫篩選效率較低。
D3Pharma?提供多線程并行虛擬篩選平臺，有效解決了上述問題。平臺根據當地計算機的CPU資源數目自動分配作業，并實時跟蹤、檢測和管理CPU及分子對接情況，提高了效率。用戶可通過軟件的圖形界面進行操作，可十分有效地開展大規模化合物庫篩選研究。
七、多靶點分子對接篩選平臺
針對多靶點的藥物發現研究正逐漸成為新藥研究的熱點，特別是對于癌癥、糖尿病和感染性疾病等復雜疾病的新藥研發方面具有十分明顯的潛在優勢。因此，建立起基于多靶點的分子對接篩選平臺已引起人們的高度關注。
在并行虛擬篩選平臺的基礎上，D3Pharma?提供多靶點虛擬篩選平臺。此平臺已經成功地在兩個體系（COX1/COX2/5-LOX, CD45/CDC25B/SHP1）上得到應用，通過實驗測試發現了一批活性小分子。表明該平臺能夠高效自動地針對多靶標開展大規模篩選，發現具有成藥性好且不良反應低的活性化合物。
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