用于中药研发、药理研究及药物分子设计中药成分特性与功效的数据集

1.数据采集：50114个中药成分数据来源于公开数据库 LTM-TCM。45个蛋白基因数据则取自公开 PPDbind 数据库。在数据采集过程中，严格遵循相关数据库的使用规定，确保数据获取的合法性与合规性。
2.中药成分分子属性：计算分子量（Molecular Weight，MW）、分子极化率（Molecular Refractivity，MR）等物化性质参数，以及成药性（QED）、合成可及性分数（SAscore）等药物化学参数，从多个维度对中药成分的性质进行量化评估。
3.天然产物功效预测算法：采用自主研发的天然产物大模型对中药成分进行分子表征，基于中药成分的化学结构和已有的中药功效数据，构建中药功效预测模型进行中药成分未知功效预测，并获得50114个中药成分的潜在功效。
4.分子对接：借助Autodock分子对接算法，将具有高质量三维结构的45个GPCR蛋白与5万多个中药成分进行对接，计算得到的 Vina Score分数，用于评估中药成分与特定蛋白或基因的结合能力，以此判断中药成分可能的作用靶点和潜在的生物活性。
经上述算法规则处理的数据集，能为中医药研究提供精准的中药成分数据，辅助探索作用机制与优化方剂；为临床诊疗提供科学的用药参考，助力制定精准治疗方案。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于中药成分特性与功效，包含50114条中药成分数据，每年更新，通过算法计算分子属性、预测功效并进行分子对接，为中药研发提供量化支持。它适用于中药新药筛选、药理机制研究、药物分子设计等场景，帮助科研机构和企业提高研发效率、降低风险，并推动中药现代化发展。