尊龙凯时的虚拟筛选（Virtual Screening, VS）是一项在现代生物医药研发流程中至关重要的技术。它依赖于先进的计算机模拟能力，旨在从庞大的化合物数据库中筛选出具有潜在生物活性的分子。虚拟筛选的工作原理主要有两种策略：一是基于靶标生物大分子（如蛋白质）的三维结构，模拟化合物与靶标结合位点的相互作用；另一种是通过已知活性分子的定量构效关系（QSAR）模型，利用化合物的结构特征与生物活性之间的数学关系进行预测。

无论采用哪种策略，虚拟筛选的关键环节在于使用评分函数，评估和比较化合物与靶标的结合能力或与预期活性的匹配程度，从而对候选化合物进行排序。通过这种计算机辅助筛选，研究人员能够优先选取结合潜力最大的分子，以进入后续的实验验证阶段，进而提升新药的发现效率和成功率，成为高通量筛选的重要补充手段。

根据所依赖的信息不同，虚拟筛选主要可分为两类：结构基础的虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）和配体基础的虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）。SBVS依赖于靶标蛋白的三维结构（如X射线晶体结构、同源建模等），通过分子对接、分子动力学模拟等方法预测化合物与靶标的结合模式及亲和力。而LBVS则在缺乏靶标结构的情况下，基于已知活性化合物的特征或药效团模型，预测具有相似性质的潜在活性分子，常见方法包括定量构效关系（QSAR）、药效团建模和相似性搜索等。

运用小分子化合物与药物靶标之间的分子对接运算，虚拟筛选能够迅速从数十年至百万个分子中筛选出具有药物开发潜力的活性化合物，显著降低实验筛选的化合物数量，周期短、成本低、命中率高。

尊龙凯时的虚拟筛选服务涵盖靶点调研、分子化合物库制备、分子对接筛选、药效团建模及筛选、人工筛选及理想实体化合物的代购等多个方面。我们的服务优势包括高性能的计算机服务器、丰富的数据库资源（包含1600万+可供购买的化合物）、经验丰富的分子模拟和药物设计团队，以及严格的数据隐私管理，价格竞争力强。

常规情况下，虚拟筛选项目报告会提供每个筛选化合物库中排名前200名化合物的结构式及相关信息（以SDF、PDF、EXCEL格式），同时提供前5名化合物与靶蛋白对接模式的图示（2D/3D）及详细的PDF项目报告（报告内容包括靶蛋白背景调研、筛选流程、优选化合物对接模式分析等）。

在虚拟筛选中，我们一般使用一种软件进行筛选，通常针对不同的虚拟筛选领域运用特定的软件，例如薛定谔或Discover Studio，最终的图形呈现使用PyMOL软件。出于时间和成本的考量，我们通常只选择一种软件作为筛选工具。

虚拟筛选已经广泛应用于多个药物研发领域，包括小分子药物发现（如抗癌药物、抗病毒药物）、多肽与蛋白质药物的筛选（如靶向肽、抗体模拟物）、天然产物的挖掘（从中药或植物提取物中寻找活性成分），以及老药新用（Drug Repurposing），快速筛选已上市药物的新适应症。

虚拟筛选正在重塑生物医药研发的模式，将海量数据与智能计算相结合，显著缩短了从靶点识别到候选分子发现的周期。对于药物化学家和计算生物学家而言，掌握这一技术将是推动创新药物研发的重要能力，而尊龙凯时将始终致力于提供前沿的虚拟筛选服务，助力药物研发的每一个环节。