清华团队的“网络药理学”思路就是高级！“机器学习（虚拟筛选）+分子对接+分子动力学模拟”搞定生信顶刊BIB，这波组合拳真的妙！

原创最新推荐文章于 2026-11-12 10:01:01 发布 3.2k 阅读 AI写同款

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【实用生信代码】分子对接后的分子动力学模拟实战——OpennMM 在完成docking之后，看着interaction的结果总感觉咱们的配体不可能有这么好的对接结果，所以分子动力学的验证就应允而生了。不仅能让自己拿这个物质准备做实验的心安下来，也能让自己在验证完这个药物有效之后，进一步思考它的机理。今天就给大家分享一种open source的分子动力学方法，示例代码加自己的蛋白+分子的实战。阅读详情

AI摘要

文章介绍清华团队网药分析新思路，结合机器学习虚拟筛选、分子对接和分子动力学模拟，从现有药物中筛选抗结核化合物。还阐述研究背景、思路、方法及结果，展示机器学习在网药中的妙用。此外，分享大模型AI学习阶段及资料获取方式。

今天的这篇文章，生信港看完后真是感慨万千啊，不愧是顶尖学府啊，网药分析不但加上了其高配搭档——分子对接和分子动力学模拟，增强了文章的创新性及档次；还蹭上了AI的热度，通过结合机器学习和深度学习的虚拟筛选方法，成功从现有药物中筛选出具有抗结核潜力的化合物，实现了老药新用。所以，网药即使很卷，但这种基于机器学习的“虚拟筛选”并不常见，朋友们不妨试试这个组合拳！感兴趣的话可以来找生信港帮你设计思路、定制生信分析哦！

影响因子：IF=6.8

研究背景

聚焦于结核病（TB）的全球健康挑战，尤其是耐药结核分枝杆菌（Mtb）的出现，使得现有抗结核药物的疗效受限，增加了结核病控制的难度。尽管近年来有新药获批用于耐药结核病的治疗，但其高成本和有限的可及性限制了广泛应用，且临床耐药现象已逐渐出现。因此，迫切需要通过药物再利用或开发新药来加速抗结核药物的发现，以应对这一全球性健康威胁。

研究思路

从ChEMBL数据库收集公开的抗结核（anti-Mtb）生物活性数据，构建用于虚拟筛选的训练数据集。使用扩展连接性指纹（ECFP4）和MACCS指纹以及图神经网络（GNNs）提取所需的分子图特征。结合多种机器学习模型（XGBoost、GCN、GAT、MPNN和AttentiveFP）开发虚拟筛选模型，并通过内部验证和外部验证评估模型的预测性能。利用训练好的模型对DrugBank数据库中的11,576种化合物进行虚拟筛选，以识别具有新抗结核潜力的现有药物。

对筛选出的15种候选化合物进行体外抗结核活性测试，测定其对结核分枝杆菌标准菌株H37Rv和耐药菌株的最小抑制浓度（MIC）；通过分子对接预测了筛选出的活性化合物与结核分枝杆菌DNA gyrase的结合模式，并进一步通过分子动力学模拟和表面等离子共振（SPR）实验进行了验证。

研究方法

研究结果

1. 基于ChEMBL数据集关联分析化合物性质与活性

2. 多种机器学习模型预测性能评估表现良好

3. 药物抗菌活性实验成果结果表明aldoxorubicin和quarfloxin对H37Rv抑制呈浓度依赖性

分子对接以及分子动力学模拟进一步验证aldoxorubicin和quarfloxin的结合特性

文章总结

这篇文章再次展示了机器学习的妙用_{在网药如此卷的情况下，联合上机器学习做个虚拟药物筛选，不仅避免了常规药物筛选费时费力的情况，还丰富文章的内容，提高了文章的创新性，这不就直击审稿人心巴，拿下生信顶刊BIB了么？此分析套路对新手友好，而且经常在顶刊出没，还没上车的你真的别再犹豫了}想复现这篇文章，但是担心技术不过关的朋友，速速看过来吧，这点小事对于生信港来说简直就是小菜一碟！我这边随时待命，万事俱备，就差你啦！

如何学习大模型 AI ？

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