用途：在用户提到药物靶点识别、可成药性评估、虚拟筛选、分子对接、药效团、ADMET、先导优化、SAR、PK/PD 建模、药物重定位、SMILES/InChI、化合物库、化学指纹、IC50/EC50/Ki、剂量反应曲线等主题时触发，辅助药物发现流程。
主要能力：按步骤覆盖靶点识别与验证（文献、GWAS、组学数据，结合 Open Targets、DGIdb 或结构口袋分析评估可成药性）；化合物来源检索（ChEMBL、PubChem、ZINC、DrugBank，新骨架可用 REINVENT、MolGPT 等从头设计工具）；虚拟筛选（基于结构用 AutoDock Vina、Glide 对接，基于配体用药效团或分子指纹相似性，并按 Lipinski Ro5、Veber 规则过滤类药性）；ADMET 预测（吸收如 Caco-2、logP，分布如血浆蛋白结合、Vd，代谢如 CYP 抑制/诱导，排泄如清除率，毒性如 hERG、肝毒性、AMES，工具含 SwissADME、pkCSM、ADMETlab）；先导优化（分析 SAR、识别药效团特征、提出改善活性/选择性/ADMET 的修饰建议）；PK/PD 建模（房室模型，估算 Cmax、Tmax、AUC、半衰期、生物利用度，PD 用 Emax 模型、Hill 方程）；药物重定位（查询药物-基因相互作用数据库、共享通路、临床试验证据）。
使用方式：资料未提供具体安装或调用命令，仅说明触发条件与分步方法论。输出格式包括化合物表格（SMILES、分子量、logP、IC50/EC50、ADMET 标记）、对接结果（结合能 kcal/mol、关键相互作用、构象描述）、PK 参数（含单位）、SAR 分析（匹配分子对比较）。
适用场景：靶点评估、化合物筛选与优化、成药性/安全性早期判断、PK/PD 参数估算、老药新用探索。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持或效果保证等信息；ADMET 预测需注明置信度或适用域，对接应尽量用已知共晶结构验证，IC50/EC50 需附实验条件与置信区间，PK 参数需注明单位与物种，并标注 hERG、CYP 抑制、反应性代谢物等已知风险。