内含公式，烦请老师详见附件！一、研究背景在药物研发的过程中，研究人员常通过调整先导化合物的化学结构来达到提高活性、增加成药性、降低毒性等目的，该过程称为先导化合物的优化。
[1]目前，已有大量先导物优化的成功案例被报道，证明了该策略的可行性与巨大潜力。
[2]但由于现有研究结果的内容太过庞杂，科学家们尚未能归纳出成熟的构效关系理论，先导化合物优化至今仍缺乏方向性的指导。
随着计算机技术的发展，人们开始考虑计算机模型为先导物优化提供参考的可能性。
[3]人工智能对化合物改造规则的学习需要数据库支持，因此，高质量的数据库对于这种方法的成立至关重要，合适的参数范围、准确的参数数值以及统一的数据单位均能够提高价模型建议的参考价值。
此外，在收集数据库所需信息的过程中，分析过往研究成果所得出的一系列结论，亦有助于药物化学知识体系的完善。
二、研究内容本课题旨在先导物的优化改造提供良好的数据库来源。
我们将从现有的研究结果中提取优化策略的反应式与相关信息，辅以恰当的组合方式来构建数据库，一方面可用于指导优化策略的构建，另一方面亦可用于候选药物的虚拟筛选，从而提高新药研发的效率。
考虑到数据库的构建目的，化合物的作用靶点与改造策略的优化类型应罗列于数据库中，以便药物研发人员参考。
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