一、研究的目的及意义
随着计算技术的发展和分子模拟软件的成熟,虚拟筛选已经在药物发现过程中起到越来越重要的作用。自然界中的所有典型有机小分子(分子量小于500)所占据的化学空间约为1060,所以对整个化学空间进行筛选几乎不可能。而规模筛选成功与否依赖于被筛选物质的化学多样性以及产生这种多样性的技术。因此，研究分子库化学空间的多样性具有十分重要的意义。
目前，公共分子库和商业分子库是虚拟筛选的首选。但是这些数据库中含有大量的冗余信息，使得虚拟筛选的成功率很低。为了快速准确找到配体-受体靶点，我们将在现有商业分子库的基础上去除冗余度，进一步筛选出具有代表性的类药性分子子库集。筛选出的子库集将用于随后的虚拟药物筛选，以提高工作效率。
二、研究方法
1、文献调研：通过查看文献资料，了解分子库化学空间多样性的研究进展，学习相关的分析方法，并根据实际情况进行改进。
2、统计分析：利用spss数学软件对分子描述符的数据进行相关性分析，选出最佳分子描述符集。
3、基于单元算法：采用基于单元算法构建化学空间，并以单元为单位对化学空间进行采样，组建新的分子多样性库。
4、Tanimoto相似性比较：采用Tanimoto系数计算分子多样性子集库与其原库的相似性分布，保证该子库既反映多样性又对化学空间进行了足够的采样。
三、研究内容
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