AI智能药物分析软件应用设计模型图纸
一、软件整体架构（分层设计）
二、核心功能模块设计
1. 数据管理模块
• 数据导入：支持SMILES格式、分子结构图片、实验数据表格（Excel/CSV）、文献PDF等多格式导入
• 数据预处理：自动完成数据清洗、标准化、去重、特征提取，支持自定义预处理规则
• 数据存储与检索：分布式数据库存储，支持按分子类型、靶点、疾病类型等多维度快速检索
• 数据共享与协作：团队级数据共享，支持权限分级管理，记录数据操作日志
2. 分子分析模块
• 分子结构解析：自动识别分子三维结构、原子连接方式、化学键类型，生成可视化分子模型
• 活性预测：基于GNN+Transformer混合模型，预测分子与靶点的结合活性，输出置信度评分
• 成药性分析：集成ADMET预测算法，评估吸收、分布、代谢、排泄、毒性等关键指标
• 分子优化建议：针对结构缺陷给出修饰方案，提升成药性和活性，生成优化前后对比报告
3. 靶点预测与验证模块
• 潜在靶点筛选：输入疾病信息或分子结构，快速匹配潜在作用靶点，输出靶点优先级排序
• 靶点机制分析：结合知识图谱，展示分子-靶点-疾病的关联路径，解释作用机制
• 靶点验证工具：对接体外实验数据接口，支持预测结果与实验数据交叉验证
• 靶点数据库更新：实时同步最新研究文献中的靶点数据，保持数据库时效性
4. 报告生成与可视化模块
• 自定义报告模板：提供研发报告、毒性评估报告、靶点分析报告等多类模板，支持个性化编辑
• 多维度可视化：分子结构3D展示、数据趋势图表（折线图/柱状图）、机制通路图、热力图等
• 报告导出与分享：支持PDF/Word/PPT等格式导出，支持在线链接分享和权限设置
• 报告版本管理：记录报告修改历史，支持版本回溯和对比
三、用户界面（UI）设计框架
1. 桌面端主界面布局
2. 核心交互流程
1. 项目创建：新建项目→命名分类→选择分析类型（靶点预测/活性分析/毒性评估）
2. 数据处理：导入数据→数据预览→预处理配置→执行预处理→结果校验
3. 智能分析：选择模型算法→设置参数→启动分析→查看实时进度→获取结果
4. 结果应用：结果可视化→数据导出→报告生成→分享协作→实验验证对接
四、技术实现方案
1. 开发技术栈
• 前端：Vue3+Element Plus（桌面端）、React Native（移动端）、ECharts/Three.js（可视化）
• 后端：Spring Boot（Java）、FastAPI（Python）、微服务架构
• AI算法：PyTorch/TensorFlow框架、GNN/Transformer/扩散模型
• 数据库：MySQL（业务数据）、MongoDB（非结构化数据）、Redis（缓存）
• 部署：Docker容器化、K8s集群管理、支持本地/云端混合部署
2. 性能与安全保障
• 性能优化：分布式计算加速、模型轻量化部署、数据缓存机制、并行任务处理
• 安全措施：数据传输加密（SSL/TLS）、用户权限分级、操作日志审计、数据备份与恢复
• 兼容性：支持Windows10+/macOS12+/iOS14+/Android10+系统，兼容主流浏览器
五、应用场景与适配方案
应用场景 功能适配重点 部署方式
高校科研实验室 多模型对比、文献关联、自定义算法接入 本地部署+私有云
药企研发部门 批量分子筛选、报告自动化、团队协作 混合云部署
临床医疗机构 药物重定位、个性化用药分析、快速报告 云端轻量化部署
初创研发团队 低成本入门、模板化分析、基础数据支持 公有云SaaS服务
六、系统迭代与扩展规划
1. 短期迭代（V1.0-V2.0）
• 核心功能完善：分子分析、靶点预测、基础报告生成
• 性能优化：提升批量数据处理速度，优化可视化效果
• 兼容性拓展：完成多终端适配，增加数据格式支持类型
2. 长期扩展（V3.0+）
• 功能升级：新增AI分子生成、临床数据对接、实时文献分析功能
• 生态构建：开放API接口，支持第三方工具集成，构建开发者社区
• 智能升级：引入Agent智能体，实现全流程自动化分析与决策建议
