Glide:业界最精确的对接工具

特点

完整解决方案

Glide提供了全范围的速度和精度的选择，从用于有效富集上百万化合物库的HTVS(高通量虚筛)模式，到高精度对接上万至几十万配体的SP(标准精度)模式，以及通过更大规模的采样和更高级的打分函数进一步消除假阳性以获得更高富集率的XP(附加精度)模式。提供三种对接模式：最快的模式可以2秒筛选一个配体；中等精度模式可30秒筛选一个配体；最高精度模式可5-10分钟筛选一个配体。在虚拟筛选时可以加入配体性质过滤器，过滤器可以是分子量、反应官能团、ADME性质等，将不符合条件的配体从库中排除。虚拟筛选时的限制条件可以加入药效团信息。对接时要求打分函数包含靶标活性位点疏水面的计算，既可以考虑熵的变化也考虑焓的变化。在虚拟筛选时能预测反应官能团而有效发现结果中的假阳性。Glide,Prime和ConfGen一起可实现共价对接功能。

精确的结合模式预测

Glide能够准确地找到一大套测试例子的正确结合模式。它的性能超过了其他对接程序，对接构象与天然的共结晶结构具有更小的RMS偏差。

普遍应用性

Glide在多样性的受体类型上表现出出色的对接准确度和高富集率。

Phase:高性能的基于配体药物设计程序

特点

专家级的控制

Phase不同于一般的黑盒式软件，允许用户在作业的所有步骤进行精确的专家级设置，包括药效团评分、QSAR定量构效关系建立和数据库筛选等。

普遍的适用性

尽管Phase非常适合没有受体结构信息的药物研发项目，但是它也支持利用晶体的三维结构信息来辅助产生药效团。可以根据靶标配体的结构和活性生成药效团；

高效地数据库管理

Phase使用Schrödinger的ConfGen来进行快速充分的构象空间采样，并且允许研究人员在搜索活性命中物的同时由小分子结构库创建一个三维构象数据库。

Prime:强大而创新的精准蛋白结构预测软件包

特点

无与伦比的精准度

Prime通过整合最新科研成果与改良的方法和算法来提供最佳的结构预测精准度。提供以下算法评价蛋白结构的合理区和不合理区：

RamachandranPlot; PeptidePlanarity; StericClashes; BondLengthDeviations; BondAngleDeviations; BackboneDihedrals; 

SidechainDihedrals; G-factorSummary; AverageB-factors; GammaAtomB-factors; 

SidechainPlanarity; ImproperTorsions; C-alphaStereochemistry; MissingAtoms;

高级模拟

Prime的配体诱导契合分析方法可以在配体存在的条件下优化活性口袋的结构。诱导契合模型模拟了蛋白靶标的口袋柔性，从而可以识别不同配体类型的可能结合模式。

充分整合

Prime将同源模建和蛋白折叠识别功能整合进一个软件包。比较建模方法产生精准的同源模型用于进一步的基于结构研究。在序列同源性很低或没有同源性的时候，蛋白折叠识别技术被用来产生主链模型，可以用于初步的结构检查或者功能注释。模建时序列比对需提供 Blast和 PSI-Blast两种方法，蛋白家族认证时使用HMMER/Pfam方法。软件在确定模版时可以考虑家族信息。靶标Loop区预测采用从头预测的方法，至少可预测14个氨基酸长度。

Core Hopping:用于先导化合物优化中的综合基于配体和受体的骨架研究方法

特点

基于连接基团的核心跃迁

这种基于配体的方法将起始化合物的R-基团的连接基团与候选核心上连接键的一套连接基团进行叠合。螺纹算法充分利用了现代多核运算技术，以提供最高的产生量。

基于形状的核心跃迁

这种基于配位的方法使用了薛定谔的Phase Shape技术，以确保候选骨架的形状和化学性质是与那些起始化合物足够相似，而同时放置的R-基团实现良好的几何形状匹配。Phase Shape技术的高效算法使得这个核心跃迁方法在速度和准确性之间达到完美的平衡。

基于受体的核心跃迁

独特的基于受体的核心跃迁方法利用了薛定谔的Glide对接分析方法。骨架替换是在活性位点处进行，由已知的结合模式进行指导，在这种结合模式中如果候选核心与受体形成有利的相互作用则进行奖励，相反进行惩罚。用户可任意指定核-受体的相互作用，如一个候选骨架必须与受体形成氢键。用这种方法就会得到新型的化合物，其配体-受体相互作用与起始化合物最接近。提供母核跃迁功能改造小分子化合物。

Maestro:一个功能强大的，通用的分子模拟环境

特点

模型生成

Maestro支持多种常见的结构输入文件格式。除此之外，Maestro还提供一个直观、全功能的工具来构建各种类型的分子模型。提供工具构建配体分子，配体分子应包括有机化合物、肽、核酸或者多糖分子。

分子性质

由计算获得的性质，诸如振动模式、分子轨道、电子密度等可以在Maestro中容易地显示出来。Maestro也可以确认位于蛋白中疏水性和亲水性区域。

统一的界面

Maestro是所有薛定谔计算程序的通用界面。这个共享的模拟环境让初学者和专家都能够容易地设定计算研究而不需要重新学习一个新的界面。

数据管理和分析

Maestro采用了一个能够自动获得并储存与结构相关性质的数据系统。一个内置的绘图工具能够帮助用户阐释结构与性质之间的联系。

发表和报告

Maestro输出高分辨率，具有表观质量的图片，能够方便地合并到文件中用于发表或与合作者共享数据。

ConfGen:精确有效的生物活性构象搜索方法

特点

物理法和探索法的最佳组合

内置的化学知识和验证过的程序使得ConfGen放弃了一些不必要的搜索步骤。精确的基于力场的计算方法，包括最优化，快速、系统变量，允许ConfGen可以依据具体情况进行分析，识别局部扭转最小点。

经验证的预设选项

大量的开发工作一直集中在创造一个基本的界面，使用户可以从几个预先配置的组合中进行选择。虽然ConfGen的高级界面对许多个人设置提供完全控制权，但是基本界面设置选项被完全验证，允许用户选择一个适用于项目的、在速度和准确性间达到平衡的方案，而不包含猜测的成分。

覆盖面广的配体构象空间

由于ConfGen执行的程序不仅仅是分离式的局部采样，因此所得的构象集还包括各种扩展的构象，而这些构象往往具有生物活性构象的特征。

支持分布式处理

提交一个分布式的ConfGen计算如同检查一个远程主机或你想使用的队列旁边的框一样简单，让您能够最大程度地利用实验室的计算资源。

Epik：快速、稳定的pKa预测工具

特点

支持多个输出结构

当其他软件只可以返回一个结构或pKa值时，Epik可以返回多个异构体和只可以在特定条件下存在电离状态及它们的pKa值和三维结构。

互变异构的优化

Epik的一个卓越特点是在用户无需干涉的状态下能够处理互变异构状态，当需要处理的配体分子达到数百万时，这一特点尤为可贵。

多溶剂选择

Epik含有计算化合物在水和DMSO溶液中精确pKa值的参数。

多种预测模式

为了达到最高速度，Epik可以预测一个结构在文件所提供状态下的pKa值。为了获得最大的精度，Epik还可以根据需要产生互变异构态和电离状态。

Induced Fit:一种快速准确的预测配体诱导受体活性区域构象变化的创新方法

特征

集成了Prime对蛋白的预测能力及Glide的分子对接和打分能力

Induced Fit成功的预测活性区域的三维结构。关于Induced Fit蛋白复合物的活性区域的空间构型很大程度的决定于结合小分子的诱导契合效应。而晶体结构的解析需要大量的时间使其在许多情况下都是难以实现的。薛定谔推出的结合Glide和Prime两大模块的Induced Fit（后面简称 IFD）工作流将尽可能周全的预测可能的结合模式以及结合位点的构象变化。

全新预测的方式

配体进入活性位点以后，采用全新预测的方式来预测配体存在的情况下活性位点的构象的改变，可以考虑两种构象改变：靶标活性位点相邻两个原子180度的几何翻转和靶标活性位点相邻两个氨基酸残基180度的几何翻转。

LigPrep:多功能、精确的三维分子模型生成工具

特征

化学正确模型

LigPrep生成准确的，能量最优化的三维分子结构。LigPrep还采用复杂的规则来纠正Lewis结构，消除配体分子的错误以减少下游计算中的错误。

最大化多样性

LigPrep可选择地扩展互变异构和离子化状态，环构象和立体异构体，从一个单独的输入结构生成大量的化学和结构多样性。

MacroModel:全功能分子模拟程序

特征

无可匹配的精确性

MacroModel混合了高质量的力场和GB/SA有效溶液模型，可以产生精确可靠的能量预测结果。

高级模拟

在体系的有限温度下，MacroModel用随机动力学和混合蒙特卡罗算法执行分子动力学模拟。MacroModel使用自由能扰动方法和MINTA模块计算自由能变化。

优越构象分析方法

MacroModel支持多样的构象搜索方法，能够处理从小分子体系到整个蛋白质系统。

可选力场

MacroModel支持所有的先进力场，包括Amber，Amber94，MM2，MM3，MMFF，MMFFs，OPLS，OPLS AA，OPLS4。

Desmond:分子动力学模拟

特征

最先进的GPU加速技术

通过Desmond实现的最新图形处理单元（GPU）技术，MD模拟的运行速度比CPU快200倍，这可以将感兴趣的时间尺度提高几个数量级。

无与伦比的准确性

Desmond在数值精度方面表现出色，这有助于确保对某些依赖详细平衡的热力学关系进行正确建模。还可以进行时间可逆模拟。数值的严谨性有助于在每次模拟中保持低能量漂移。

值得信赖的能量学

Desmond为计算各种力场模型的能量和力提供了一个强大的框架，并且与生物分子和凝聚态物质研究中常用的模型兼容，包括CHARMM、AMBER和OPLS。

现实的模拟

Desmond使用立方、正交、截断八面体、菱形十二面体和任意三斜模拟框执行具有周期性边界条件的显式溶剂模拟，并可用于在各种条件下对膜系统的显式进行建模。

定量预测

Desmond计算绝对和相对溶解自由能以及相对结合自由能。

QikProp:候选药物的快速ADME性质预测

特征

广泛的性质预测

QikProp可以预测与药物相关的众多性质：正辛醇/水和水/气相的logP，logS，logBB，整体的 CNS活性，Caco-2和MDCK细胞渗透，人血清白蛋白结合的logKhsa，HERG的钾离子通道堵塞log IC50值等等。因此一个分子适合与否可以很容易地通过详尽的分析来决定。计算的ADME性质包含反应官能团（引起对接结果的假阳性和生物体内毒性问题）、药物针对中枢神经系统的活性、药物封闭HERGK+通道的IC50值、药物的血脑屏障及血脑屏障模型MDCK细胞的渗透性；药物的皮肤渗透性、可能的代谢反应的数量、药物和人的血清白蛋白的结合能力、口服药物的吸收性、药物从皮肤吸收到血液的最大渗透率等等。

精准的ADME性质预测

QikProp的预测基于完整的三维分子结构，不同于基于片段的方法，QikProp可以为新骨架的化合物和已知药物的类似物提供同等精确度的性质预测结果。

产生先导化合物

QikProp能快速筛选化合物库得到活性命中物。它可以通过比较已知药物的各类计算性质的常见范围值，来识别和去除ADME性质不合理的候选化合物。

先导化合物优化

QikProp在先导化合物的优化过程中有着重要的作用，它可以分析一类化合物内部的相似性，还可以识别化合物避免其某个方面的预测性质值过于极端。