基于最大公共子结构算法的时间评估与活性小分子虚拟筛选平台构建研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在药物研发领域，寻找具有潜在生物活性的小分子化合物是药物发现的关键步骤。传统的药物筛选方法通常依赖于大量的实验，不仅耗时费力，而且成本高昂。随着计算机技术和算法的不断发展，虚拟筛选技术应运而生，为药物研发提供了一种高效、低成本的解决方案。

最大公共子结构（MaximumCommonSubstructure，MCS）算法作为虚拟筛选技术中的重要组成部分，在分子相似性分析和功能预测方面发挥着关键作用。通过计算分子间的最大公共子结构，可以量化分子之间的相似性，进而推测它们在生物活性和功能上的相似性