计算机辅助药物设计
计算机辅助药物设计（computer aided drug design）是以计算化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预测药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法。计算机辅助药物设计实际上就是通过模拟和计算受体与配体的这种相互作用，进行先导化合物的优化与设计。计算机辅助药物设计包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计等。
常用链接|| 本研究领域专业期刊
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ZINC15
一个免费的数据库的商业化合物虚拟筛选。锌包含超过2.3亿个现成的3D格式的可购买化合物。锌还含有超过7.5亿种可购买的化合物，你可以在一分钟内搜索类似物。
批量下载Zinc数据库中小分子的方法
GPCRdb
GPCR数据库（GPCRdb）包含数据，图表和网络工具，可帮助研究人员了解G蛋白偶联受体（GPCR）。 用户可以浏览最新的精选GPCR结构和最大的受体突变体集合。 可以生成并下载图表以说明受体残基（蛇形图和螺旋框图）和关系（系统树）。 基于参考（结构）结构的序列比对考虑到了螺旋凸起和收缩，显示了氨基酸保守性的统计数据，并已为不同受体中的等效残基分配了通用残基编号。 有关概述，请阅读GPCRdb海报，文章或文档。
The GPCR database (GPCRdb) contains data, diagrams and web tools to help researchers understand G protein-coupled receptors (GPCRs). Users can browse up to date curated GPCR structures and the largest collections of receptor mutants. Diagrams can be produced and downloaded to illustrate receptor residues (snake-plot and helix box diagrams) and relationships (phylogenetic trees). Reference (structure) structure-based sequence alignments take into account helix bulges and constrictions, display statistics of amino acid conservation and have been assigned generic residue numbering for equivalent residues in different receptors. For an overview read the GPCRdb poster, articles or documentation.
DrugBank
DrugBank数据库是独特的生物信息学和化学信息学资源，将详细的药物数据与全面的药物靶标信息结合在一起。
最新版本的DrugBank（版本5.1.7，于2020-07-02发布）包含13678种药物条目，包括2646种批准的小分子药物，1404种批准的生物制剂（蛋白质，多肽，疫苗和过敏原），131种营养药品和6,399种以上的实验药品（ 发现阶段）药物。 另外，将5,229个非冗余蛋白（即，药物靶标/酶/转运蛋白/载体）序列连接到这些药物条目。 每个条目包含200多个数据字段，其中一半信息专用于药物/化学数据，另一半信息专用于药物靶标或蛋白质数据。
The DrugBank database is a unique bioinformatics and cheminformatics resource that combines detailed drug data with comprehensive drug target information.
The latest release of DrugBank (version 5.1.7, released 2020-07-02) contains 13,678 drug entries including 2,646 approved small molecule drugs, 1,404 approved biologics (proteins, peptides, vaccines, and allergenics), 131 nutraceuticals and over 6,399 experimental (discovery-phase) drugs. Additionally, 5,229 non-redundant protein (i.e. drug target/enzyme/transporter/carrier) sequences are linked to these drug entries. Each entry contains more than 200 data fields with half of the information being devoted to drug/chemical data and the other half devoted to drug target or protein data.
PubChem
PubChem主要包含小分子，但也包含较大的分子，例如核苷酸，碳水化合物，脂质，肽和化学修饰的大分子。PubChem收集有关化学结构，标识符，化学和物理特性，生物活性，专利，健康，安全，毒性数据等许多信息。
PubChem mostly contains small molecules, but also larger molecules such as nucleotides, carbohydrates, lipids, peptides, and chemically-modified macromolecules. We collect information on chemical structures, identifiers, chemical and physical properties, biological activities, patents, health, safety, toxicity data, and many others.
BindingDB
Binding database数据库是一个可公开访问的主要收集药物靶点蛋白质和类药小分子之间相互作用亲和力的数据库，目的是使研究者更容易通过网络获取相关分子的非共价结合数据，从而促进药物研发和结合预测模型的构建。BindingDB 的数据来自PDB 相关文献报道数据、专利信息、PubChem BioAssays 数据和ChEMBL 记录数据。亲和力数据来自多种测量技术，包括酶抑制活性和酶动力学、等温滴定量热法（isothermal titration calorimetry，ITC）、核磁共振（NMR）以及放射性配体竞争测定法等，数据的类型包括Ki、IC50、Kd、EC50 等。BindingDB同时提供通路信息、化合物ZINC 编号以及其他信息。
蛋白和小分子相互寻觅不发愁，Binding Database带你实现虚拟筛选
ki：药物分子对蛋白酶抑制作用的抑制常数，一般数值越小，抑制作用越强。
Kd：解离速率常数，用于评估RL（受体配体复合物）逆向解离形成R（受体）和L（配体）速率快慢的常数，RL解离形成R和L的逆反应速度V=[R]f*[L]f*Koff。
IC50：指被测量的拮抗剂的半抑制浓度。 它能指示某一药物或者物质(抑制剂)在抑制某些生物程序(或者是包含在此程序中的某些物质，比如酶，细胞受体或是微生物)的半量。
EC50:半最大效应浓度（concentration for 50% of maximal effect,EC50）是指能引起50%最大效应的浓度。 EC50是药物安全性指标。 其含义是：引起50%个体有效的药物浓度。
δG是吉布斯自由能变化，能量越低越稳定。
ChEMBL
KEGG LIGAND
PDBbind
Introduction. The aim of the PDBbind database is to provide a comprehensive collection of experimentally measured binding affinity data for all biomolecular complexes deposited in the Protein Data Bank (PDB). It provides an essential linkage between the energetic and structural information of those complexes, which is helpful for various computational and statistical studies on molecular recognition, drug discovery, and many more (see the list of published applications of PDBbind).
The PDBbind database was originally developed by Prof. Shaomeng Wang's group at the University of Michigan in USA, which was first released to the public in May, 2004. This database is now maintained and further developed by Prof. Renxiao Wang's group at College of Pharmacy, Fudan University in China. The PDBbind database is updated on an annual base to keep up with the growth of the Protein Data Bank.