中国药科大学计算机辅助药物设计CADD整理
计算机辅助药物设计(CADD)-药物信息学
ACToR: /
CTD: /
• 实验评价ADMET缺点：代价大、周期长，一般在临床前研究阶段 才开始进行，且动物数据与人体数据并不完全一致。
• 计算机预测ADMET优点：代价低、速度快，可以在化合物合成之 前进行，也可以与先导物优化一起进行，这样可将理论上具有不 良ADMET性质的分子尽早排除，从而降低失败率。
Cl Cl
化学结构
C = (TP*TN - FN*FP) / (TP+FN)(TP+FP)(TN+FN)(TN+FP) Receiver Operating Characteristic (ROC)
ADMET研究概述
Tetrahymena pyriformis toxicity Cheng et al., Chemosphere, 2011, 82: 1636
9
化学信息学在药物设计中的主要应用
• 虚拟组合化学库的设计； • 化合物数据库的相似性分析与多样性分析； • 化合物数据库的类药性分析、ADMET性质预测； • 化合物数据库的虚拟筛选； • 。。。
分子类药性
基于对药物开发失败原因的分析，人们认识到药物代谢动力学和毒 性应该在药物开发尽可能早期被考虑。Pfizer公司的Lipinski通过对数千个 已知药物进行分析，总结出著名的“5倍律”（Rule of Five），于1997年 发表即受到业界的高度重视。“5倍律”认为，一个口服有效的药物应 该具备如下的性质：
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表示
计算机辅助药物设计
计算机辅助药物设计当我们谈论医药领域的创新时，计算机辅助药物设计无疑是一个日益重要的主题。
这一前沿领域结合了计算机科技与药物研发，为人类提供了强大的新工具来抗击疾病。
本文将详细介绍计算机辅助药物设计的概念、发展历程、应用领域以及所面临的挑战，并展望其未来发展前景。
计算机辅助药物设计（CADD）是一种利用计算机技术参与药物研发全过程的方法。
它通过模拟药物与生物体的相互作用，帮助科学家们更快地发现和优化潜在药物分子。
CADD的优点在于缩短药物研发周期、降低研发成本、提高药物设计的效率和准确性。
自上世纪90年代初以来，随着计算机技术的飞速发展，CADD也取得了长足进步。
然而，尽管取得了许多显著成果，但CADD在实际应用中仍面临许多挑战，如数据收集、算法设计和模型构建等方面。
CADD在各个领域都有广泛的应用。
在新药研发领域，CADD可以帮助科学家们预测药物分子的生物活性，从而加快药物发现和开发进程。
CADD在疾病诊断方面也具有潜在价值，例如通过分析生物标志物以提高疾病诊断的准确性。
同时，CADD还可以用于药效预测，通过模拟药物在人体内的代谢过程，评估药物的疗效和副作用。
然而，CADD在实际应用中仍面临诸多挑战。
数据收集是一个重要问题，尤其是对于某些罕见疾病和新兴疾病，相关数据可能非常有限。
算法设计和模型构建也是CADD面临的挑战，需要不断优化和改进以提高预测的准确性和可靠性。
未来，随着计算能力的进一步提升和算法的不断创新，CADD有望实现更大的突破。
例如，利用和机器学习技术，我们可以构建更智能、更高效的CADD模型。
随着“组学”技术的发展，我们将能够更全面地了解生物体的分子结构和功能，从而为CADD提供更多有价值的信息。
量子计算也为CADD带来了新的可能性，它可以处理更为复杂的系统模拟，进一步提升药物设计的精度和效率。
计算机辅助药物设计是医药领域的一次革命性变革，它为药物研发提供了新的思路和方法，大大加速了新药的开发进程。
CADD 计算机辅助药物设计
1、药物设计：是指基于对疾病靶标或已知活性化合物的结构、性质、及其相互作用等先验知识的理解和归纳总结，然后像设计飞机和导弹一样，有目的的设计出具有特殊疗效的药物分子。
2、有经验的药物化学家在合成药物分子之前，通常采用构效关系的定性分析以及一些经验规则，来设计要合成的分子结构，此为传统药物设计，或者叫经验型或常规药物设计。
3、由于药物设计研究的对象时看不见，摸不着的分子，以及大量与分子有关的化学和生物信息学，并与人体生命健康息息相关，因此药物设计的过程非常复杂，非人工可独立胜任，通常借助计算机等现代高科技辅助手段，此即计算机药物辅助设计。
4、靶标：是指导致疾病或与疾病产生密切相关的生物大分子，包括蛋白质（酶、受体、离子通道），核酸（DNA，RNA）5、相应地药物一般指能与靶标专一结合的，加强或阻止靶标进行正常生理活动的有机小分子，可分为酶活化剂和抑制剂，受体激动剂和拮抗剂，通道开启剂和阻断剂等等。
6、先导化合物：是指具有一定药理活性的，可通过结构改造来优化其药理特性而可能导致药物发现的特殊化合物。
7、先导化合物的来源主要由天然产物（植物、动物、微生物、海洋生物）提取，偶然发现，随机筛选，老药新用等，如治疗疟疾的青蒿素是我国科学家从青蒿中提取出来的，著名抗生素青霉素是在细菌培养实验中偶然发现的等等。
8、传统先导化合物的发现主要靠运气，而现代先导化合物的发现则趋向于采用理性方法，即以疾病和靶标知识为基础而进行的。
9、药物与靶标之间的相互识别和结合主要通过非共价键进行，如静电相互作用、氢键相互作用、疏水相互作用等。
两者之间不但需要化学性质互补，而且需要几何形状互补，才能产生这些相互作用。
刚性结合：镜匙模式柔性结合：诱导契合10、计算机辅助药物设计的策略视对药物作用的生物大分子靶标的结构知识掌握多少而定。
一、如已有实验测定的靶标结构，最好是靶标—配体复合物结构，则可基于大分子结构进行直接药物设计。
二、如靶标实验结构未知，但一级氨基酸序列已知，并且同源蛋白实验结构已知，则首先采用同源蛋白模建方法预测靶标的三维结构，然后基于预测的结构进行直接的药物设计。
cadd、aidd药物设计的相关参数
药物设计是一门涉及到多方面知识的学科，其中包括分子结构、化学反应、生物学特性等。
CADD（计算机辅助药物设计）和本人DD（人工智能辅助药物设计）是在药物设计中使用计算机和人工智能技术的两种重要方法。
在这篇文章中，我将详细介绍与CADD和本人DD相关的药物设计参数。
一、溶解度和渗透性溶解度和渗透性是药物分子在体内吸收的关键性质。
针对这两个参数，药物设计师通常会进行计算机模拟来评估候选化合物的溶解度和渗透性。
通过计算溶解度和渗透性，可以预测药物在体内的吸收速度和程度，为药物研发提供重要的参考依据。
二、毒性评估毒性是药物设计中必须要考虑的重要因素之一。
CADD和本人DD技术可以帮助研究人员通过模拟和预测来评估候选化合物的毒性。
毒性评估不仅可以减少动物实验的数量，还可以提前发现潜在的毒性问题，从而帮助加速药物研发的进程。
三、靶点亲和力药物设计的一个关键目标是寻找适当的靶点并设计能够与之产生良好亲和力的化合物。
CADD和本人DD技术可以通过对候选化合物与靶点的相互作用进行模拟和预测，从而评估化合物的靶点亲和力。
这对于筛选和优化候选化合物具有重要意义。
四、药代动力学参数药代动力学参数如药物的半衰期、药物代谢和排泄等对于药物在体内的活性和稳定性起着至关重要的作用。
CADD和本人DD技术可以帮助研究人员预测候选化合物的药代动力学参数，从而为药物研发提供参考依据。
五、构效关系构效关系指的是化合物的结构与其生物活性之间的关系。
CADD和本人DD技术可以通过模拟和预测来探索化合物结构与生物活性之间的关系，从而为药物设计提供指导。
通过深入理解构效关系，可以更好地设计具有目标活性的化合物。
六、多参数优化在药物设计过程中，往往需要考虑多个参数的优化，如生物利用度、溶解度、毒性等。
CADD和本人DD技术可以结合多种参数进行综合优化，帮助研究人员设计出具有良好整体性能的候选化合物。
在CADD和本人DD技术的辅助下，药物设计师可以更高效地设计出具有目标活性和良好药代动力学特性的化合物。
计算机辅助药物设计完整版3篇
计算机辅助药物设计完整版计算机辅助药物设计随着计算机技术的不断发展，计算机辅助药物设计（Computer-aided Drug Design，CADD）已成为了新药研发的重要工具之一。
CADD 是利用计算机模拟、分子模拟、计算化学和生物信息学等技术手段，通过对候选化合物进行分子结构、活性、代谢动力学等方面的计算模拟，预测和优化化合物的药效、副作用等性质，加速新药研发的过程。
CADD 主要分为三个阶段：分子建模、虚拟筛选和药效优化。
分子建模分子建模是CADD的第一步，其目的是利用分子力学或量子力学等计算化学方法建立从分子结构到药效的计算模型。
常用分子力学方法包括分子动力学模拟和分子力场计算，其中分子动力学模拟的计算成本较高，但具有更高的精度和灵活性；分子力场计算的计算速度更快，但具有较低的精度和限制性。
虚拟筛选虚拟筛选是CADD的第二步，其目的是通过计算模拟来预测化合物在特定受体上的亲和力和特异性。
常用的虚拟筛选方法包括分子对接、药物学咨询和基于机器学习的方法。
分子对接是通过计算模拟，预测化合物和受体之间的稳定性和亲和力，从而筛选出具有生物活性的化合物；药物学咨询是基于既有药物的结构和代谢规律，通过机器学习和人工智能等方法来预测候选药物的代谢动力学和药物效能；而基于机器学习的方法则是基于大规模的分子及活性数据，利用计算机学习和预测建立模型，从而实现高效的虚拟筛选。
药效优化药效优化是CADD的第三步，其目的是优化化合物的药效和代谢动力学等性质，从而实现对候选药物的合理设计和改进。
药效优化主要包括合成化学和药物动力学方面的研究。
合成化学方面主要是对药物分子结构进行调整和改进，以实现药效的提高和副作用的降低，同时优化药物分子的性质和输入特性。
药物动力学方面则是通过计算模拟和实验验证，研究药物的吸收、分布、代谢和排泄等过程，从而预测和优化其药效和安全性。
总的来说，CADD 是新药研发的一项重要科技，它可以辅助药物研究人员进行高通量筛选和设计优化，从而缩短新药研发的周期和降低研发成本。
计算机辅助药物设计
计算机辅助药物设计计算机辅助药物设计：现代科技助力药物研发的里程碑导言计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design，CADD）是一种通过计算机技术辅助进行药物研发的方法。
它结合了计算机科学、化学、生物学等学科的知识，利用计算机进行药物分子的建模、虚拟筛选、药效优化等工作，大大加快了药物研发的速度和效率。
本文将探讨计算机辅助药物设计的发展历程、应用领域、优势和挑战，并展望其未来的前景。
一、发展历程计算机辅助药物设计首次出现于20世纪60年代，当时的计算机技术还非常有限。
随着计算机硬件和软件的不断发展，尤其是分子建模、蛋白质结构预测、药物虚拟筛选等方面的突破，计算机辅助药物设计逐渐成为药物研发的重要手段。
二、应用领域1. 药物发现与设计计算机辅助药物设计在药物发现与设计过程中发挥着关键作用。
通过计算机模拟药物分子的构象和生物作用机制，科研人员能够更好地理解药物与靶标之间的相互作用，并针对不同的疾病设计出具有高选择性和高亲和力的候选药物。
这使得药物发现和设计的效率大大提高。
2. 药物剂量优化合理的药物剂量是确保药物治疗效果和安全性的关键。
计算机辅助药物设计可以帮助科研人员在各类药物治疗中确定最佳的给药剂量和方案，从而最大程度地提高药物的疗效和减少不良反应。
3. 药物代谢和动力学研究计算机辅助药物设计可以通过模拟药物在体内的代谢途径和代谢产物的生成，预测药物的体内代谢动力学，进而为药物临床使用和剂量调整提供重要参考。
这有助于提高药物的药效和减少药物在体内的毒副作用。
三、优势和挑战1. 优势计算机辅助药物设计具有许多优势。
首先，它可以在较短的时间内筛选大量的化合物，并预测药物与靶标之间的相互作用。
这在传统的实验方法中是无法实现的。
其次，它能够帮助科研人员更好地理解药物的分子机制，减少实验的盲目性，提高研究的成功率。
最后，计算机辅助药物设计能够减少药物研发过程中的实验成本和风险。
中国药科大学计算机辅助药物设计CADD整理
中国药科大学计算机辅助药物设计CADD整理第1章概论一、药物发现一般过程新药的研究有三个决定阶段：先导化合物的发现，新药物的优化研究，临床与开发研究。
计算机辅助药物设计的主要任务就是先导化合物的发现与优化。
二、合理药物设计1、合理药物设计（rational drug design）是依据与药物作用的靶点，即广义上的受体，如酶、受体、离子通道、病毒、核酸、多糖等，寻找和设计合理的药物分子。
通过对药物和受体的结构在分子水平甚至电子水平的全面准确了解进行基于结构的药物设计和通过对靶点的结构、功能、与药物作用方式及产生生理活性的机理的认识基于机理的药物设计。
CADD通过内源性物质或外源性小分子作为效应子作用于机体的靶点，考察其形状互补，性质互补（包括氢键、疏水性、静电等），溶剂效应及运动协调性等进行分子设计。
2、方法分类（1）合理药物设计有基于靶点结构的三维结构搜索和全新药物设计等方法。
后者分为模板定位法、原子生长法、分子碎片法（碎片连接法和碎片生长法）。
（2）根据受体是否已知分为直接药物设计和间接药物设计。
前者即通过结构测定已知受体或受体-配体复合物的三维结构，根据受体的三维结构要求设计新药的结构。
受体结构测定方法：同源模建（知道氨基酸序列不知道空间结构时），X射线衍射（可结晶并得到晶体时），多维核磁共振技术（溶液状态）。
后者通过一些配体的结构知识（SAR，计算机图形显示等）推测受体的图像，提出家乡受体，采用建立Pharmacophore模型或3D-QSAR和基于药效团模型的三维结构搜索等方法，间接进行药物设计。
三、计算化学计算化学包括分子模型、计算方法、计算机辅助分子设计（CAMD）、化学数据库及有机合成设计。
计算方法包括很多种，但基本上可以分为两大类：分子力学和量子力学（分为从头计算方法和半经验方法）。
常用的计算应用有：（1）单点能计算：根据模型中原子的空间位置给出相应原子坐标的势能；（2）几何优化：系统的修改原子坐标使原子的三维构象能量最小化；（3）性质计算：预测某些物理化学性质，如电荷、偶极矩、生成热等；（4）构象搜索：寻找能量最低的构象；（5）分子动力学模拟：模拟分子的构象变化。
计算机辅助药物分子设计研究
计算机辅助药物分子设计研究药物研发历经数年，需要经过长时间的试验和验证才能批准上市。
如今，计算机科学和技术的发展使药物研发进入了一个新的时代，这是因为计算机技术和软件可以用于药物分子设计，加速药物发现和开发过程，让整个过程更加高效和精确。
计算机辅助药物分子设计是为了加速药物研发，减少时间和经济成本。
计算机辅助药物分子设计（Computer-Aided Drug Design，CADD）是一种将计算机技术和贝叶斯推断的方法结合起来，进行有关药物设计前更准确的评估和数据分析。
正如这个名字所示，CADD将计算机技术用于药物研发过程中，将药物分子与靶标相互作用的物理、化学、生物学、计算科学和其他领域的信息相结合，从而发现潜在的药物分子，进而进行进一步的筛选和试验。
CADD主要包括四个部分：构建分子库、分子对接、模拟和优化等。
CADD的工作流程是建立一个分子库，通过计算机技术，对分子进行处理和筛选，找到具有潜在作为药物分子的化合物。
此外，通过计算机辅助设计精确的药物分子，使之更好地与蛋白质靶标进行结合，从而产生理想的效果，并尽量减少对人体其他组织的损害。
构建分子库是CADD的重要部分，可以分为虚拟化分子和实体分子两类，其中虚拟化分子部分是利用计算机和相应的建模工具获得一个大型的化学库，以期在其中寻找具有潜在药物分子的化合物，这是最常用和最基本的方法之一。
实体分子部分则是在现实生活中化学库实际选取的化合物，利用计算机对其作出相应的优化和改进。
分子对接是将虚拟或实体化学库中的化合物与目标蛋白质进行分子间相互作用的计算学方法，分子之间作出稳定的化学键，具有特定的空间构型，从而对蛋白质产生特定的效应，从而达到药物研发的目的。
模拟计算是模拟与模拟理论，用于针对蛋白质与药物之间相互作用的定量预测和定性分析。
模拟方法可以分为基于物理的模拟、知识驱动的模拟和统计机器学习模拟等。
优化方法包括遗传算法、模拟退火算法等优化算法，以期在药物研发过程中，对大量的分子进行优化，找出最优的测试合成功率，实现快速发现优质药物分子。
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第1章概论一、药物发现一般过程新药的研究有三个决定阶段：先导化合物的发现，新药物的优化研究，临床与开发研究。
计算机辅助药物设计的主要任务就是先导化合物的发现与优化。
二、合理药物设计1、合理药物设计（rational drug design）是依据与药物作用的靶点，即广义上的受体，如酶、受体、离子通道、病毒、核酸、多糖等，寻找和设计合理的药物分子。
通过对药物和受体的结构在分子水平甚至电子水平的全面准确了解进行基于结构的药物设计和通过对靶点的结构、功能、与药物作用方式及产生生理活性的机理的认识基于机理的药物设计。
CADD通过内源性物质或外源性小分子作为效应子作用于机体的靶点，考察其形状互补，性质互补（包括氢键、疏水性、静电等），溶剂效应及运动协调性等进行分子设计。
2、方法分类（1）合理药物设计有基于靶点结构的三维结构搜索和全新药物设计等方法。
后者分为模板定位法、原子生长法、分子碎片法（碎片连接法和碎片生长法）。
（2）根据受体是否已知分为直接药物设计和间接药物设计。
前者即通过结构测定已知受体或受体-配体复合物的三维结构，根据受体的三维结构要求设计新药的结构。
受体结构测定方法：同源模建（知道氨基酸序列不知道空间结构时），X射线衍射（可结晶并得到晶体时），多维核磁共振技术（溶液状态）。
后者通过一些配体的结构知识（SAR，计算机图形显示等）推测受体的图像，提出家乡受体，采用建立Pharmacophore模型或3D-QSAR和基于药效团模型的三维结构搜索等方法，间接进行药物设计。
三、计算化学计算化学包括分子模型、计算方法、计算机辅助分子设计（CAMD）、化学数据库及有机合成设计。
计算方法包括很多种，但基本上可以分为两大类：分子力学和量子力学（分为从头计算方法和半经验方法）。
常用的计算应用有：（1）单点能计算：根据模型中原子的空间位置给出相应原子坐标的势能；（2）几何优化：系统的修改原子坐标使原子的三维构象能量最小化；（3）性质计算：预测某些物理化学性质，如电荷、偶极矩、生成热等；（4）构象搜索：寻找能量最低的构象；（5）分子动力学模拟：模拟分子的构象变化。
四、计算化学中的基本概念1、坐标系统分为笛卡尔坐标（三维空间坐标）和内坐标（Z矩阵表示，参数为键长、键角、二面角数据）。
前者适合于描述一系列的不同分子，多用于分子力学程序；后者常用于描述单分子系统内各原子的相互关系，多用于量子力学程序。
2、原子类型：标记原子属性（程序中一般用于分配参数）。
3、势能面体系能量的变化被认为能量在一个多维的面上运动，这个面被称为势能面。
坐标上能量的一阶导数为零的点为定点（原子力为零，局部或全局最稳定）。
4、面积Van der Waals面积：空间填充模型或CPK模型。
分子面积：试探分子（常为半径1.4Å的水分子）在Van der Waals面积上滚动的面积（接触面积+悬空面积）。
可接近面积：试探分子原点产生的面积。
5、单位：键长多用Å（埃，angstroms），键能多用kcal/mol表示。
五、计算机辅助药物设计软件及限制目前CADD存在的问题：蛋白质结构三维结构的真实性和可用性问题（细胞膜上的受体或跨膜蛋白离开原先环境，空间排列会发生很大变化，难以得到真实的三维空间结构；大量受体结构未知；很多受体只有一级结构，获得的三维结构有限）；受体-配体相互作用的方式问题；设计的分子能否进行化学合成；药物体内转运、代谢和体内毒副作用问题等。
第2章分子力学分子力学（molecular mechanics）是基于原子间存在化学键、非键原子之间的范德华及静电相互作用这一经典理论，通过分子集合、能量、振动光谱及其他物理性质的计算寻求分子的平衡构型及能量，确定有机分子的结构、构象、能量及动力学模型。
其计算忽略了电子的贡献，只考虑核。
一般分子动力学软件提供三种位能面采样算法：单点（single point）：位能面上某一点计算，给出系统能量和梯度几何优化（geometry optimization）：单点采样，梯度为零，局部最小分子动力学（molecular dynamics）：增加动能，按Newton定律运动主要用于能量最小化和构象搜索。
受体结构已知，计算R-L结合能；受体未知通过已知配体导出药效团模型（pharmacophore mapping）。
一、理论简介分子力学基本思想是通过选择一套势函数和从实验中得到的一套力常数，从给定的分子体系原子的空间坐标的初值，用分子力场描述的体系总能量对于原子坐标的梯度，通过多次迭代的数值算法来得到合理的分子体系的结构。
分子的化学键具有一定的键长、键角，分子要调整它的几何形状（构象），必须使其键长值和键角值尽可能接近标准值，同时非键作用能处于最小的状态，由这些键长和键角调节构象，给出核位置的最佳分布，即分子的平衡构型。
分子力学优化只能是局部优化，所以选择初始构象非常关键。
若为了找到全局能量最低构象，须将所有可能的初始构象分别进行优化，最后进行比较确定分子体系的最优构象。
二、分子力场如果一个解析表达式能拟合位能面，则此解析表达式就成为分子力场（force field），亦即一个力场的确定就是选择解析函数形式和确定参数。
分子力学用几个典型结构参数和作用力来描述结构的变化，由分子内相互作用和分子间相互作用（静电、H-bond、vdW）构成。
常用的分子力场：其中，适用于大分子的力场：AMBER，OPLS/AMBER（Schrödinger），CHARMM，CHARMm （Accelrys），GROMOS，ECEPP（free energy force field）。
适用于小分子的力场：MM3，CFF95（Biosym/Accelrys），MMFF94，UFFMM3：MM力场对静电的相互作用采用键的偶极方法，对于极性或电荷系统不能充分模拟，适用于非极性小分子的结构和热动力学模拟。
MM4：MM力场的最新发展。
AMBER力场：合并原子力场（基团合并计算，简化计算，精度下降），对有机小分子或无机分子缺乏有效的参数和原子类型定义，不适合用于小分子。
OPLS力场：用于蛋白质和核酸大分子。
CHARMM力场：适用于生物大分子，最新版本采用实验数据和从头算法数据，充分考虑溶剂和溶剂、溶质和溶质、溶剂和溶质之间的相互租用。
BIO+力场：CHARMM力场的变种。
MMFF94力场：运用凝聚态过程，适合大分子和小分子，目前最精确的力场之一。
Universal力场（UFF）：针对整个周期表的分子力学和动态模拟力场，静电电荷计算。
COMPASS力场：可以计算孤立态和凝聚态分子，可用于有机、无机小分子，高分子，金属离子、金属氧化物与金属。
三、能量最小化量子力学方法可以处理分子的键的断裂与生成并提供系统电子分布的信息，分子力学只能描述核间相互作用的能量变化。
能量最小化的计算按是否采用能量的导数分为两类：非导数法（单纯型法）和导数法。
一阶能量导数的方向指向能量最小化的点，有最陡下降法（SD）、共轭梯度法（CONJ）、任意步长逼近法；二阶能量导数预测何处能量梯度方向发生变化，有牛顿-拉普森（Newton-Raphson）法。
SD：梯度是进行搜索的方向，每次搜索之后旧的方向被新点处的梯度取代，对梯度依赖大，收敛慢，适合优化最初段，用于大分子。
CONJ：不仅运用当前梯度，也采用先前的最小化历史来确定下一步，收敛比SD快，用于大分子。
Newton-Raphson法：原则上可一步收敛，但存储导数的矩阵太大，不适用于大体系，用于小分子。
四、构象分析构象搜寻采用适当的方法产生各种不同的构象并对这些狗系那个进行能量最小化，比较好泽泻构象并找出其中能量最低的构象。
根据产生构象的方法不同，可分为系统搜寻和非系统搜寻两类（模拟退火动力学，高温淬火动力学，遗传算法，距离几何法）。
以下分类是我自己分的，不一定准确。
其次要注意的是：下面提到的多个方法在其他很多方面都有所应用，并不只局限于构象搜寻。
（一）分子动力学分子动力学是将系统运动方程组数值积分，得到N个经典例子系统的相轨道，进而研究该系统的平衡热力学性质、结构动力学性质、非平衡输运性质等。
分子动力学涉及Newton运动方程的积分，需要选取适当的时间步长，选取的时间步长和运动的频率有关。
分子动力学模拟经过三个阶段：加热、模拟（平衡期和资料收集期）、冷却。
构建分子的时候是0K，缓慢加热（目的使每个步长里分子都接近平衡，避免高温区发生断裂或扭曲）使系统升温至模拟温度，平衡可以避免加热过程中引入人为因素，平衡所需时间（一般100ps）与体系所模拟的性质有关。
分子体系冷却可降低在较高温度时分子的张力，冷却过程也叫模拟退火。
分子动力学模拟溶剂的作用，可通过选择媒介的介电常数和周围边界条件模拟，水的介电常数80.4。
采用周期边界条件模拟是为了消除刚性壁边界条件和自然边界条件的表面效应。
分子力学模拟一般都应先对分子进行几何优化，在几何优化基础上再对分子进行动力学模拟。
主要用于能量最小化，和分子力学的区别：分子力学不能越过一定的能垒，只是局部优化；分子动力学模拟则是全局优化低能构象（越过能垒高度与模拟温度有关）。
1、分子动力学两种取样方式（1）模拟退火动力学首先体系升温，使分子体系有足够的能量，客服柔性分子中存在的各种旋转能垒和顺反异构能垒，搜寻全部构象空间，在构象空间中选出一些能量相对极小的构象，然后逐步降温，再进行分子动力学模拟。
（2）高温淬火动力学对于相对比较深的局部能量最小点，需要提高温度600-1200K模拟，往往还需要结合模拟退火。
2、Langevin（归类不一定准确）Langevin模拟是随机动力学模拟，通过给各原子分配分子在溶剂中与其它分子相互碰撞并随着在溶剂中运动产生摩擦力的值进行模拟（可模拟所有与溶剂及相关的问题），计算速度比动力学快。
（二）随机构象搜索随即构象搜索专指Monte Carlo方法，其他许多方法虽然也引入Monte Carlo，且方法本身具有随机性，但由于算法并不以随机性为核心，故未归到随机构象搜索中。