本文结合一篇发表于Science Advances的虚拟筛选实战案例和科晶生物技术服务文档，系统梳理小分子化合物虚拟筛选的完整技术流程与关键参数。
一、虚拟筛选的基本原理
分子对接是通过计算模拟小分子（配体）与大分子（受体）之间的结合模式与亲和力，从而预测分子间相互作用的方法。AutoDock Vina是目前最广泛使用的开源分子对接工具之一，其核心优势在于评分函数的准确性和计算效率的平衡。
二、实战案例：Science Advances论文中的虚拟筛选
南京农业大学团队在Science Advances（2025）发表论文，研究大豆疫霉菌受体激酶PsIRK1与染料木素的相互作用，并通过虚拟筛选寻找拮抗剂。关键参数如下：
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| 参数项 | 设置值 |
| 化合物库来源 | PubChem数据库 |
| 检索关键词 | 2H-1-benzopyran-2-one（香豆素母核） |
| 分子量范围 | 100-300 g/mol |
| 复杂度范围 | 160-300 |
| 氢键供体/受体 | 供体≤2，受体2-5 |
| 初筛化合物数 | 461个 |
| 筛选阈值 | Max Affinity < -5.8 kcal/mol |
AutoDock Vina对接参数：网格中心坐标(x=-0.737, y=-1.245, z=-1.600)，网格盒尺寸(72.851×50.155×101.947 Å)，能量范围设为5，最大对接模式数9，exhaustiveness设为128（高精度），随机种子。
三、递进式三轮筛选流程
在实际技术服务中，虚拟筛选通常采用三轮递进策略，以平衡覆盖率和精度：
第一轮------高通量筛选（HTS）：使用AutoDock Vina对完整化合物库进行快速对接，主要目的是覆盖面。取Max Affinity排名前5%的化合物进入下一轮。此轮筛选的高效性使得在大规模化合物库中进行初步筛选成为可能。
第二轮------虚拟筛选（VS）：在第一轮基础上提高对接精度，进一步缩小候选范围。取Max Affinity前5%进入第三轮。此轮可更有效识别稳定性好、亲和力强的蛋白-化合物互作。
第三轮------精细化筛选：以最高对接精度执行，输出最终Max Affinity值。此轮结果可靠性最高，Max Affinity值越低，对接预测越准确。
四、技术工具链
- AlphaFold3：靶蛋白三维结构预测。对于实验结构未解析的蛋白，可使用AlphaFold3进行高精度结构预测（Abramson et al., 2024, Nature）。
- OpenBabel：化合物预处理。将化合物从2D转为3D结构，执行加氢、计算Gasteiger电荷、能量最小化、加MMFF94力场，最终转为pdbqt格式。
- AutoDock Vina：分子对接核心引擎。三轮筛选均基于此工具，通过调整精度参数实现递进式筛选（Trott & Olson, 2010, J. Comput. Chem.）。
五、评分体系解读
AutoDock Vina的评分（单位kcal/mol）分为四个梯度：
- ≤ -10：极强结合（High affinity binding），配体与受体结合非常紧密
- -7 ~ -10：良好结合（Good affinity binding），多数药物分子的结合水平
- -5 ~ -7：中等结合（Moderate affinity binding），需要进一步优化
- > -5：弱结合（Weak affinity binding），通常不具备开发价值
在精细化筛选阶段，候选化合物的评分通常集中在-7至-10 kcal/mol区间，属于良好结合水平。Science Advances论文中以-5.8作为初筛阈值，也体现了这一评分体系的实用性。
六、输出文件解读要点
AutoDock Vina输出文件主要包括output（pdbqt格式对接构象）和log（对接参数与评分日志）。output文件中，每个MODEL代表一个对接构象，VINA RESULT行记录结合能评分；REMARK INTER/INTRA分别表示分子间和分子内能量；log文件中Grid center/size定义对接搜索空间，exhaustiveness值影响精度，affinity值按模式排序（mode 1为最优构象），RMSD反映各模式与最优构象的偏离程度。
七、小结
虚拟筛选技术的价值在于：用计算方法替代大部分盲筛实验，将"大海捞针"变成"精准定位"。随着AlphaFold3等AI结构预测工具的成熟，靶蛋白结构获取不再是瓶颈，虚拟筛选正在成为药物发现和功能分子设计的标准化工具。科晶生物等技术服务平台提供的三轮递进式筛选流程，结合专业的结果解读，可帮助科研人员快速获得高质量的候选化合物。