随着科技的发展，当前已经拥有庞大的生物分子数据库以及各种各样的药物分子数据库，而传统的实验手段已经难以从庞大的数据库中快速的筛选出符合特定需求的分子体系。目前我们已经可以通过分析确定药物的作用机制，并在此基础上通过计算机模拟筛选的方式快速的筛选出符合特定条件的一系列分子，从而大大的加快分子筛选过程。

      据统计数据显示，成功研制一种新药需要约10—12年的时间，耗资10亿—15亿美元。 计算机辅助药物设计技术能通过干涉新药发现流程，大量降低研发成本和时间，增加社会经济效益， 国内外利用CADD辅助药物设计工具取得了非常了不起的成绩。

       研锦生物可以利用基于靶点或小分子结构的药物设计方法，对可购买化合物、天然产物等 数据库进行虚拟筛选，并获得潜在活性的化合物列表供进一步活性实验确证。面向制药企业 和科研院所，可提供一站式的早期药物研发服务，包括虚拟药物筛选、先导优化、靶标预测、 动力学模拟等，涉及小分子化学药、生物药、中药等多种新药类型，为您提供优质的药物发现服务。

       实体的药物筛选方法有严重的缺点：成本高、效率低、速度慢、样品量大、阳性率低（< 0.1‰）。相比之下，虚拟筛选（virtual screening, VS）方法具有很大的优势。采用高通量虚拟筛选方法可从大型化合物库（如约20万个化合物的SPECS库，超过1亿个可购买化合物的ZINC库）中迅速筛选出有潜在活性的药物分子，阳性率一般在5%~20%。

      我们理解大多数研究者对虚拟筛选准确率低、假阳性率高的诟病，这些问题通常来自于傻瓜式的操作和对研究体系缺乏充分了解。尽管针对药物设计的软件和策略层出不穷，但被运用来寻找到有效的苗头化合物，进而发展成先导化合物，是极其艰难的一件事情。在整个药物发现的过程中，布满了各种陷阱，不少是非常隐秘的。因此，不难理解，由于各种问题导致糟糕的结果是司空见惯的事情了。对一个全新的体系采用单一方法进行虚拟筛选，其准确率往往远低于文献报道的研究结果。研锦生物深谙每种方法都有其固有的缺陷，因此，在充分了解研究体系的情况下，我们通常采用多模型方案与平行和（或）串行的筛选策略，并根据先验的成功概率和后验的命中率仔细挑选策略和设计方案，借助统计学这一强有力的工具，提高我们对筛选策略的成败把握。值得注意的是，我们的专家知识在提高命中率上给了很大帮助，这归功于研锦生物多年积累的丰富经验。

       研锦生物在药物的虚拟筛选方面进行过大量研究，有着丰富的实践经验和核心技术。根据具体的研究项目，我们将为客户提供有针对性的高性价比的筛选方案。同时，还可提供小分子化合物库等服务。

【虚拟筛选服务内容】

1. 高通量高精度分子对接（Docking）

2. 基于形状匹配的分子相似度计算（Shape-based Similarity）

3. 基于配体或受体的药效团构建与筛选（Pharmacophore）

4. 反向寻靶（Target Fishing）