强化学习用于分子设计：算法分类、基准评测与可合成先导化合物的路径综述
该文为综述性预印本，系统梳理强化学习在从头药物设计与药物结构优化两类范式中的应用，并按算法家族、分子表征与评测基准分层归纳；作者的核心判断是基准上的强表现并不总能转化为真实世界效用，属观点性总结而非原始数据验证。 研究设计为叙述性综述加一个结构优化案例研究；样本量、干预与对照、随
含杂环药效团的8-羟基喹啉席夫碱杂合物体外抗菌评价
结论：新合成的8-羟基喹啉席夫碱杂合物在体外对受试菌株显示抑菌活性，其中SSAJ-06活性最高；属体外筛选，证据档位为C。 设计：化学合成与体外药敏研究；设计合成SSAJ-01至SSAJ-06共6个化合物，经FT-IR、核磁与质谱表征，用纸片扩散法和肉汤微量稀释法测试2株革兰阳性
嘧啶并噻唑-异噁唑偶联物作为双胆碱酯酶抑制剂的合成与体外评价
结论：新合成的嘧啶并噻唑并异噁唑类化合物在体外对乙酰胆碱酯酶（AChE）和丁酰胆碱酯酶（BuChE）均显示低微摩尔级抑制活性，先导化合物-1的IC50低于对照药多奈哌齐；证据支持其作为双靶点先导骨架，尚不足以支持临床有效性。 设计：属化学合成与体外生物学评价的临床前研究，样本量为
肿瘤血管生成调控因子RhoJ新型药物口袋的识别与靶向：分子动力学与细胞生物传感器研究
研究通过分子动力学模拟识别出由RhoJ N端延伸形成的新的别构口袋，并发现抗真菌药特康唑可占据该口袋、剂量依赖地破坏RhoJ与PAK3的相互作用，为选择性靶向RhoJ提供概念验证；证据档位C，属临床前提示。 设计为计算与细胞实验结合：分子动力学模拟、基于结构的虚拟筛选与分子对接，
从粗粒化分子动力学到生物分子凝聚体连续模型：以FUS低复杂度结构域为例
结论：Cahn-Hilliard方程可描述无序蛋白相分离的动力学过程，自由能泛函可跨阶段迁移而迁移率不可；属计算模拟层面的「证据支持」，实验外推不足以下结论。 设计：计算建模研究，以FUS低复杂度结构域为模型体系，用粗粒化分子动力学模拟推断Cahn-Hilliard方程中的自由能
基于Metal Mer的金属酶从头设计流程及锌、铁催化变体构建
研究提出一条可直接从计算获得高效金属酶的流程，以Metal Mer结构单元高置信度构建金属结合位点，所设计锌依赖氢转移酶变体在13种底物上ee>99%且无需定向进化；铁催化烯烃双官能化变体亦具初始活性，证据提示该流程可扩展金属酶可及反应范围。 为计算设计与实验验证相结合的方法学研
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
化学方向雷达 · 2026-W42｜计算流水线化、蛋白从头设计、多尺度闭环
化学方向雷达：流程即成果：分子准备与筛选基准、从头设计蛋白的功能态调控、多尺度闭环：从网络到先导的整合。本期提问方式从“化合物有没有活性”转向“用什么模型、参数与靶点构象去筛”，计算流程本身成为被评价对象。
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
MDAnalysis：分子动力学模拟轨迹分析的 Python 库
MDAnalysis 是一个 Python 库，用于分析分子尺度的多体系统计算机模拟，支持多种模拟软件的输出格式，并提供常用分析算法。
