SeeSAR Similarity Scanner：基于配体的虚拟筛选教程

拿不到靶点晶体结构，就做不了虚拟筛选？基于配体的药物设计只需已知活性分子的三维药效团特征。本教程演示用 SeeSAR 的 Similarity Scanner 批量筛出结构类似的候选分子。

Chemical Space Docking 教程：6 步筛完数十亿化学空间

以 ROCK1（PDB 5KKT）为靶点，6 步走通化学空间对接：不必枚举、不必 GPU 集群，直接在 Enamine 数十亿级 REAL Space 里筛出候选分子。需先备好 SeeSAR 与 HPSee 环境。

SeeSAR 共价分子对接教程：共价位点设置与结果分析

泽布替尼与 BTK 的共价结合，正是这类药物起效的关键。本教程演示如何在 SeeSAR 中设置共价位点、完成共价对接，并解读结合模式与打分结果。

类似物检索与骨架跃迁有什么区别？一文读懂两种设计策略

同样是相似性检索，为什么有的只能找到「换汤不换药」的类似物，有的却能跳到全新骨架？一个案例说清 Analog Hunter 与 Scaffold Hopper 的核心差异与选用场景。

SMARTS 入门指南：读懂分子结构与亚结构匹配语言

SMILES 描述的是一个具体分子，SMARTS 描述的是一类结构特征。从羧基 C(=O)[OH] 讲起，带你读懂官能团识别与反应枚举背后的这门模式匹配语言。

SeeSAR 模板对接教程：基于公共子结构预测配体构象

当一系列小分子共享同一骨架时，逐个从头对接既慢又不稳定。模板对接以公共子结构为锚点预测构象，特别适合 SAR 系列优化与 FBDD 项目。

SeeSAR 标准分子对接入门：从蛋白准备到结果分析

SeeSAR 分子对接入门：以 CRBN 与来那度胺为例，从蛋白准备、口袋识别到结果分析与相互作用解读，完整走通一个标准对接流程。

SeeSAR 标准分子对接进阶操作指南

蛋白结构里没有配体，结合口袋该怎么定？本教程以 CRBN 为例，演示在无已知配体的情况下识别结合空腔并完成分子对接的完整流程。

SeeSAR 优化案例：DCAF1 Binder 从 11 μM 到 38 nM

一个 11 μM 的苗头分子，如何一路优化到 38 nM？这篇 JMC 研究展示了 DEL 筛选、SPR 验证、晶体结构解析与计算设计四者结合的完整研发路径。

手性分子应该如何对接？SeeSAR 操作方法与注意事项

沙利度胺的悲剧说明：一对对映异构体，药效可能天差地别。本教程演示如何在 SeeSAR 中正确处理手性中心，在虚拟筛选阶段就区分不同对映体的结合行为。