Maestro作为连接用户与Schrödinger强大计算工具的桥梁，是所有软件的统一图形用户界面，它提供了一个强大、直观的分子建模、可视化、数据管理和分析平台。它不仅仅是一个分子可视化工具，更是一个集成的工作环境。用户可以在Maestro中构建和导入分子结构、设置和提交各种计算任务（如对接、动力学模拟等）、自动管理项目数据，并使用丰富的工具分析结果（如测量距离、叠合结构、绘制图表）。它支持高质量的3D图形渲染和立体显示，并能生成可用于发表的图片。Maestro的跨平台支持和持续开发使其成为研究人员进行计算机辅助药物设计的核心操作台。

Glide是业界专业的分子对接工具，提供从高通量虚拟筛选到高精度结合模式预测的全方位解决方案。Glide是Schrödinger套件中核心的分子对接模块，以其高精度和高富集率而闻名。它提供了三种不同精度和速度的对接模式：HTVS（高通量虚拟筛选）、SP（标准精度）和XP（附加精度），形成一个高效的虚拟筛选流程，能从上百万化合物中逐步富集出有潜力的先导化合物。Glide能够准确预测配体与受体的结合模式，其RMSD偏差通常小于其他对接程序。此外，它还支持共价对接、使用药效团约束，并提供了专门的片段库和类药性配体集，广泛应用于基于结构的药物设计各个环节。

Desmond是一个高性能的分子动力学模拟程序，用于研究生物体系在原子水平上的动态行为与时间演化过程。生物分子是动态的，其功能往往与运动密切相关。Desmond使研究人员能够模拟蛋白质、核酸、脂质膜等体系在接近生理条件下的动态过程，时间尺度可达微秒甚至毫秒级。它可以揭示诸如蛋白构象变化、配体结合路径、蛋白蛋白相互作用等静态结构无法捕捉的信息。Desmond以其卓越的计算性能（支持GPU加速）、高数值精度和与常用力场（如OPLS, AMBER, CHARMM）的兼容性而著称。它与Maestro无缝集成，简化了复杂的模拟设置（如自由能微扰计算）和结果分析流程。

FEP+是Schrödinger自主研发的物理学基础自由扰动技术，用于预测蛋白质-配体结合自由能，其精度可以媲美实验方法。该技术用于计算相似配体间的相对结合自由能，助力先导化合物优化。核心特性包括：采用先进力场(OPLS4)、增强采样方法(FEP/REST)、自动化设置与分析工具，提供循环闭合实现稳健误差计算。该工具还能预测蛋白质残基突变引起的稳定性与亲和力变化，并在蛋白质环境中计算蛋白质残基和小分子pKa等性质。FEP+能够对缺乏实验结构或仅有低分辨率实验结构的蛋白质模型进行验证，实现对脱靶蛋白的结构层面研究，并以此为基础，通过设计来规避常见的ADMET（药物代谢动力学与毒性）问题。

IFD是一种创新的对接方法，能同时预测配体的结合模式和受体活性位点的构象变化。传统的刚性对接无法处理配体结合时引起的蛋白构象变化，而Induced Fit (IFD)专门解决了这一“诱导契合”效应。它将Glide的对接能力与Prime的蛋白结构优化能力相结合：首先对配体进行柔性对接，然后对蛋白侧链和局部主链进行优化以适配配体，最后将配体重新对接进优化后的结构中进行精确打分。而IFD-MD 是一种强大的基于GPU加速的解决方案，能够以接近实验方法的精度预测受体-配体结合构象，同时成本更低、处理速度更快。将IFD-MD与FEP+结合使用进行验证，能够为从同源模型、AlphaFold 结构或与无关化学物质结合的实验结构出发的高精度基于结构的药物发现提供完整的计算机模拟方法。

Jaguar Spectroscopy是一种先进的计算光谱预测工具，有助于表征小分子的分子结构。无需结晶即可确定手性分子的立体构型。主要特点在于利用伪谱法密度泛函理论(DFS)实现快速计算，并能对计算结果进行自动化的玻尔兹曼平均以模拟真实光谱。该平台支持通过隐式溶剂模型模拟多种常见溶剂（如水、氯仿、乙醇等）环境下的VCD/IR和ECD/UV-vis光谱，并能计算包括氘代化合物在内的多种核磁同位素。其高精度的自动化构象搜索由专属的OPLS4力场驱动，并集成了Needleman-Wunsch等算法，可实现理论与实验VCD/IR光谱的自动比对，为手性分子的立体化学鉴定提供了强大工具。

LigPrep是一个多功能的三维分子结构生成与优化工具，用于为计算模拟准备高质量、化学正确的配体模型。LigPrep不止是二维到三维的转换器。它能从一个输入结构出发，生成一系列代表其化学多样性的三维结构，包括：不同的立体异构体、环构象、电离状态和互变异构体。同时，它可以应用各种过滤规则（如分子量、官能团）来定制化合物库。LigPrep能自动纠正错误的化合价和键级，并进行能量最小化，确保输出的每一个结构在化学上和几何上都是合理的。它是进行Glide对接或Phase筛选前必不可少的配体预处理步骤，且处理速度极快。

MacroModel是一款基于力场的分子建模工具，具有一系列先进的功能和方法，用于研究分子构象、分子运动和分子间相互作用。这一灵活的程序可用于多种研究应用，包括有机和无机分子及低聚物、有机金属复合物和复杂的生物系统。MacroModel是Schrödinger套件中经典的分子力学核心。它集成了多种先进的力场（如OPLS3，AMBER）、高效的溶剂模型（GB/SA）和强大的构象搜索算法。用户可以运用它进行细致的构象分析、分子动力学模拟、以及自由能计算。与专注于特定任务（如对接）的模块不同，MacroModel提供了一个更基础、更通用的计算环境，适用于从小分子到蛋白质的各种体系，用于深入理解分子的稳定性、相互作用和构效关系。

Phase是一个功能强大且高度可定制的药效团建模工具，适用于在缺乏受体三维结构的情况下进行药物设计。当靶标蛋白的结构未知，Phase提供了强大的解决方案。它基于一系列已知活性的配体分子，构建其共同的三维药效团特征模型（如氢键给受体、疏水区域等），从而揭示结构活性关系。研究人员可以利用该模型对大型化合物数据库进行筛选，以发现具有相同作用机制的新化合物。它允许用户对建模、筛选的每一步进行精细控制，并支持利用受体结构辅助建模、自定义药效团特征和定义排除体积，确保了模型的准确性和实用性。受益于由Enamine、MilliporeSigma、MolPort和Mcule提供的完整的可购买化合物数据库，可进行方便快捷的筛选。

BioLuminate是专门针对抗体、蛋白等生物大分子的综合性建模与设计软件包。针对生物药（如单克隆抗体）设计的特殊需求，BioLuminate提供了一套专用工具。其核心功能包括：高精度的抗体建模，特别是在CDRH3 loop的预测上表现出色；抗体人源化，帮助降低治疗性抗体的免疫原性；蛋白-蛋白相互作用分析，用于优化亲和力和稳定性。此外，它还整合了蛋白聚集倾向预测、各类翻译后修饰（如脱酰胺、氧化）热点分析，以及通过Desmond进行GPU加速的分子动力学模拟，以研究蛋白的动态特性。BioLuminate为生物药的理性设计提供了前所未有的计算支持。

Fig. 基于Schrödinger的BioLuminate进行抗体分子建模

PIPER是Schrödinger公司开发的经过CAPRI盲测验证的蛋白质-蛋白质分子对接软件。它基于波士顿大学Vajda实验室的成熟代码，采用快速傅里叶变换（FFT）算法和多阶段处理流程，能够高效采样数十亿种结合取向，精准预测蛋白质复合物结构。该软件在保持高计算效率的同时，显著提升了近天然结构的筛选成功率，并针对抗体-抗原等特定复合物类型进行了专业优化。通过BioLuminate平台，研究人员可直观地设置计算参数并整合实验数据，使其成为在原子水平研究蛋白质相互作用的强大工具。

Shape Screening是一个基于形状和静电势进行快速相似性筛选的工具，用于发现与先导化合物结构类似的新分子。其核心思想是“形状相似的分子可能具有相似的生物活性”。它通过将查询分子与数据库中的分子进行快速灵活的叠合，比较它们在三维空间中的形状和静电势分布，从而找出潜在的替代物或优化方向。该方法不依赖于靶标结构，仅需一个已知活性的分子即可开始搜索，使其在项目早期非常有用。Shape Screening是一个强大且高效的虚拟筛选工具，它通过利用三维形状相似性这一关键物理属性，能够突破传统化学结构的思维定式，从海量化合物中快速识别出具有潜在活性的新颖分子，极大地加速了早期药物发现的进程。

WaterMap是Schrödinger软件中一个基于分子动力学的先进计算工具，专门用于研究蛋白质结合位点中水分子的热力学行为。该技术通过运行高效收敛的分子动力学模拟，在显式水环境中分析蛋白质结合口袋，识别出稳定的水合位点，并精确计算每个位点相对于本体溶剂的熵和焓值。WaterMap的核心价值在于将不可见的水合作用转化为直观的设计指导。它以图形化方式展示计算结果，用不同颜色的球体标识水合位点的稳定性——不稳定的高能量位点（通常显示为红色）是药物优化的关键靶点，通过设计配体官能团取代这些不利水分子，可显著提高结合亲和力。该技术已成功应用于酶、GPCRs、蛋白-蛋白相互作用界面等多种体系，能够直观解释构效关系，为合理优化化合物活性和选择性提供关键见解，是现代基于结构药物设计中不可或缺的工具。

ConfGen是一个高效、精确的构象搜索工具，用于生成小分子的低能量构象集合，并确保涵盖潜在的生物活性构象。获得高质量的分子三维构象是许多计算模拟（如药效团建模、对接）的起点。ConfGen通过结合基于力场的精确计算和经过验证的经验规则，能够以最优的方式对分子的构象空间进行采样。其优势在于，它不仅能快速生成能量较低的构象，还能确保生成的构象集合具有广泛的代表性，能够覆盖到那些在晶体结构中观察到的、具有生物活性的构象。这大大提高了下游虚拟筛选和相似性搜索的准确性和效率，用户可以根据项目需求在速度与精度之间进行平衡。

Fig. Watermap计算配体结合部位关键水分子信息

Fig. ConfGen生成小分子低能量构象

Epik是一种用于准确、快速地预测复杂的类药物分子的水相pKa值和质子态分布的工具。利用Schrödinger机器学习技术的强大功能，Epik模型采用了原子图卷积神经网络集合，并在广泛的化学空间进行了训练。分子的正确电离和互变异构状态对其与受体的结合至关重要。Epik基于经验证的Hammett-Taft方法，能够准确预测配体官能团的pKa值，并生成所有在特定pH条件下可能存在的离子化和互变异构形式。这确保了在虚拟筛选或性质预测时，使用的是生物环境中更可能存在的结构形式，从而避免因使用错误的结构而导致计算失败。Epik与LigPrep深度整合，可以自动为整个化合物库准备正确的三维结构，是保证计算化学流程准确性的重要预处理步骤。

(Deep)AutoQSAR是一种机器学习(ML)解决方案，可让用户根据化学结构预测分子性质。自动监督学习功能不但能让经验丰富的用户甚至新手都能训练和推断出同类最佳的定量结构活性/性质关系（QSAR/QSPR）模型。(Deep)AutoQSAR方法旨在高效处理数万或数十万结构的数据集，而AutoQSAR中的传统方法最多只能处理训练集中的数千个结构。对于相同规模的数据集，(Deep)AutoQSAR的结果与AutoQSAR相似，但对于更大规模的数据集，(Deep)AutoQSAR则更胜一筹。

PrimeX是一个专门用于在X射线晶体学精修过程中，使用全原子力场来优化和提升蛋白结构质量的工具。PrimeX解决了传统晶体学精修中使用几何约束可能导致高能量接触的问题。它直接在精修流程中引入OPLS-AA全原子力场（精确模拟有机液体和生物大分子的凝聚相性质），并自动添加氢原子，使得精修后的结构不仅与实验数据吻合，而且在化学上和能量上更为合理。这为后续的计算化学分析（如对接、自由能计算）提供了更可靠的起点。PrimeX还能用于构建和优化缺失的Loop区，并将配体精确摆放到电子密度图中，最终产出与计算化学软件高度兼容的精准蛋白结构。

QikProp是一款基于全三维分子结构预测有机小分子药代动力学和物理化学（ADME）特性的先进工具，用于在药物发现早期评估化合物的类药性。QikProp能够快速（每小时超过50万分子）计算大量与药代动力学和毒性相关的关键物理化学性质和生物学参数，例如：logP（脂溶性）、logS（水溶性）、血脑屏障渗透性（logBB）、人类血清白蛋白结合力等。研究人员可以利用QikProp在虚拟筛选中淘汰ADME性质不佳的化合物，或在先导化合物优化中指导结构修饰以改善特定性质，从而降低后期临床试验失败的风险。

QSite是一个高性能的QM/MM（量子力学/分子力学）程序，用于研究蛋白活性位点内的化学反应和配体受体相互作用。对于涉及化学键形成/断裂的反应（如共价抑制剂）或含有过渡金属的酶体系，纯分子力学方法失效。QSite提供了理想的混合解决方案：对活性位点的关键区域（如配体和关键残基）使用高精度的量子力学（QM）方法处理，而对蛋白主体和环境使用高效的分子力学（MM）方法处理。它基于Jaguar的强大QM引擎，在含金属体系的收敛和计算性能上表现出色。QSite可以详细揭示酶催化机制、共价结合过程，并与Glide结合用于考虑极化的高精度对接。

CoreHopping是一个综合性的骨架跃迁平台，可基于配体形状或受体结构信息，快速搜索并替换先导化合物的核心骨架。在先导化合物优化中，改变其核心骨架（Scaffold Hopping）是改善药物性质（如代谢稳定性、选择性）和规避专利的有效策略。CoreHopping提供了三种独特的方法来实现这一目标：基于连接基团的配体方法、基于形状相似性的方法，以及独特的基于受体的方法（利用Glide对接来评估新骨架与受体的相互作用）。它允许用户指定关键的相互作用（如必须保留的氢键），并能自动添加连接片段，使R基团能够正确连接。Schrödinger还提供了可扩展的核心库，结合Maestro直观的界面，使骨架跃迁研究变得高效而系统。

SiteMap是一个用于预测和评估蛋白表面的潜在配体结合位点的工具。当对一个新靶标的活性位点位置不确定时，SiteMap是首要的分析工具。它通过探测蛋白表面的形状、疏水性和氢键能力等物理化学属性，来识别出所有可能的结合口袋，并使用SiteScore对它们的“成药性”进行排序。其输出结果不仅能高亮显示主要的活性位点，还能识别潜在的变构位点。SiteMap生成的三维等高线图可以直观地指导用，它与Glide无缝集成，可直接将识别出的位点用于对接格点的设置。除了影响先导化合物的发现外，SiteMap 还能帮助研究人员优化先导化合物，深入了解潜在的配体-受体相互作用，从而指导先导化合物的改造，提高其结合效力。

Membrane Permeability可以准确预测各种化学小分子的被动膜渗透性。通过计算内部氢键等依赖构象的现象（这些现象会对渗透性产生巨大影响），比基于QSAR和机器学习的方法更具优势。在运行FEP+等高级建模之前，根据预测的渗透性对大量概念化合物集进行快速评分和优先排序，从而加快"命中先导"和"先导优化"的进程。

Fig. Membrane Permeability解释了实验之间观察到的差异，帮助研究小组发现了结合效率更高的活性小分子

Jaguar Spectroscopy：基于量子力学计算的构象依赖性光谱表征

Jaguar Spectroscopy是一种先进的计算光谱预测工具，有助于表征小分子的分子结构。无需结晶即可确定手性分子的立体构型。主要特点在于利用伪谱法密度泛函理论(DFS)实现快速计算，并能对计算结果进行自动化的玻尔兹曼平均以模拟真实光谱。该平台支持通过隐式溶剂模型模拟多种常见溶剂（如水、氯仿、乙醇等）环境下的VCD/IR和ECD/UV-vis光谱，并能计算包括氘代化合物在内的多种核磁同位素。其高精度的自动化构象搜索由专属的OPLS4力场驱动，并集成了Needleman-Wunsch等算法，可实现理论与实验VCD/IR光谱的自动比对，为手性分子的立体化学鉴定提供了强大工具。