用途：BindingDB 是公开的药物-蛋白结合亲和力数据库，收录约 140 万化合物对约 9200 个蛋白靶点的 300 多万条实测结合数据，来源于文献与专利。本技能用于按靶点、化合物或病原体检索定量结合数据（Ki、Kd、IC50、EC50），服务于靶向药物发现、构效关系（SAR）分析、先导化合物选择性/多药理学评估、机器学习基准数据集构建、药物重定位与竞争分析。
主要能力：通过 REST API（基址 https://www.bindingdb.org/axis2/services/BDBService）按 UniProt ID 查询靶点配体、按化合物名称或 SMILES（可设 Tanimoto 相似度）查询亲和力；也可下载 BindingDB_All.tsv 后用 pandas 做大规摸分析，含 Ligand SMILES、InChI Key、Ki/IC50/Kd/EC50（nM）、kon/koff、UniProt ID、Target Name、PDB ID、PubChem CID、ChEMBL ID 等字段。
使用方式：小规模查询用 API，例如 getLigandsByUniprotID、getAffinitiesByCompoundName、getAffinitiesByBEI；大规模分析建议从 https://www.bindingdb.org/bind/chemsearch/marvin/Download.jsp 下载 TSV 后本地筛选、按亲和力排序、计算 pAffinity，或按靶点列表汇总为 ML 数据集。
适用场景：靶点已知时找已知配体及其活性；对同系物做 SAR 排序；对单一化合物做全靶点多药理学画像；为模型训练准备蛋白-配体亲和力数据。
限制与注意：并非所有化合物都有全部测量类型，需处理缺失值；IC50 依赖底物浓度（Cheng-Prusoff 方程），Ki 更接近真实结合亲和力；数据单位为 nM，跨研究比较需核对单位；建议用 Target Source Organism 过滤人源蛋白；如需更多药化活性数据可交叉参考 ChEMBL。API 文档见 https://www.bindingdb.org/bind/BindingDBRESTfulAPI.jsp，引用 Gilson MK et al. (2016) Nucleic Acids Research, PMID: 26481362。