基于间苯二甲酸交联剂的双交联α螺旋肽树脂上高收率合成
以间苯二甲酸类交联剂在树脂上合成双交联α螺旋肽，蛋白酶抗性有所提升。 为方法学合成研究，采用树脂上合成策略并引入双交联，比较交联肽的蛋白酶抗性。
虚拟药物筛选中计算化学的演进：小型综述
该小型综述指出，基于结构与基于配体的药物设计互为补充，分子对接、分子动力学、QSAR、药效团建模与ADMET预测等方法可提升候选分子筛选效率，但结果可靠性取决于结构、数据与模型质量，属叙述性综述层面的证据支持。 研究为叙述性文献综述，检索Scopus、Web of Science
Open Babel：化学数据格式转换与分子处理工具箱
Open Babel 是一个开源化学工具箱，用于读取、写入和转换多种化学文件格式，并支持分子数据的搜索、过滤与坐标生成。
分子对接与ADMET筛选Hyptis verticillata中天然TGF-β1抑制剂
结论：分子对接结果显示Hyptis verticillata来源的齐墩果酸等植物化学物与TGF-β1结合亲和力较强，提示其可能具有抑制TGF-β1信号的潜力；属计算预测，方向为结合亲和力层面的提示，未涉及生物活性验证。 设计与做法：属计算/分子对接研究。作者从PubChem获取H
TorchDrug：基于PyTorch的图结构药物发现机器学习工具箱
TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的机器学习工具箱，专注于图结构数据，为药物发现提供图操作、分子表示和快速原型开发能力。
多尺度计算方法在抗结核感染药物研发中的应用进展
该综述认为，从网络药理学到机器学习、分子对接与分子动力学的自上而下多尺度流程，结合自下而上的实验反馈，可构成加速抗结核先导化合物发现并应对耐药性的闭环范式；方向为积极但附条件，强度为综述性判断。 研究设计为系统性文献综述，非原始实验；材料未报告样本量、干预与对照、随访时长。综述按
Boltz：生物分子相互作用预测模型
Boltz 是一系列开源模型，用于预测生物分子复合物结构及结合亲和力，支持早期药物发现中的虚拟筛选与先导优化。
化学方向雷达 · 2026-W40｜计算流水线化、RNA口袋、绿色CADD
化学方向雷达：计算筛选流水线化、RNA小分子口袋挖掘、多靶点通路协同假说。计算类条目占据压倒性多数，提问方式已从“这个化合物有没有活性”转向“用什么模型、什么参数、什么靶点构象去筛”。
电合成的深度还原策略
该文标题指向电合成中的深度还原方法，可能涉及还原程度或选择性的改进；因无摘要，方向与强度不足以下结论。 研究设计与做法材料未报告：无摘要，仅依据标题判断，可能为方法学或评述类文章，样本量、干预与对照、随访时长均材料未报告。
苯基二氮烯连接苯并咪唑–三唑杂合物的合成、抗菌活性与分子对接
结论：作者合成了一系列苯并咪唑-1,2,3-三唑杂合物，体外筛选提示氟代衍生物对革兰阳性菌和真菌活性增强、甲氧基取代物对革兰阴性菌活性较好，其中化合物 7b 与 7f 活性最具前景；该结论为体外筛选与对接层面的「提示」，尚不足以支持临床有效性。 设计与做法：属化学合成与体外活性筛
