基于配体的药物发现，是指从已知针对某一靶点的活性化合物为出发点，进行新的药物设计的一种方法。药效团模型定义为分子中的一组能够识别受体，并能形成分子生物活性的结构特征空间排列形式。利用药效团模型，可以实现在未知蛋白质结构的基础上，进行化合物的筛选和改造设计等。DS中药效团模型主要包括以下模块：

DS Catalyst Conformation

多样、完全且快速的构象模型生成工具，可以选择采用Polling 或CAESAR 算法，也可采用系统搜索、随机方法或Boltzmann 随机方法生成构象，生成的构象可用于产生药效团模型或进行数据库搜索。

DS Catalyst Hypothesis

对一组化合物进行基于特性结构的比对并自动生成药效团模型的工具。这些特性结构包括亲疏水性基团、氢键给体/ 受体、正/ 负电荷基团和芳香基团等。可选择性的生成排除体积，提高药效团模型的预测能力；或根据已知具体的活性数据，构建3D-QSAR 药效团，用于预测新化合物活性。

DS Catalyst Shape

用一个特定化合物的形状作模板，确定可能与此模板具有相似形状的化合物。该模块是对基于化学特征药效团搜寻方法的一个有效补充。

DS Catalyst Score

提供了分子和药效团之间比较、叠合的工具，快速地评价或排序实验得到的或数据库中的化合物。

DS Catalyst Structure Based Pharmacophore （SBP）

基于受体结构产生精准的药效团模型。可以使分子不仅满足和受体结合位点化学特征上的互补，还可以在空间上很好地结合在活性位点空腔处。

DS Catalyst DB Build

建立及管理化合物的三维结构数据库， 与DSCatalyst DB Search 可配合使用，用于基于药效团模型的化合物数据库虚拟筛选。

DS Catalyst DB Search

基于药效团进行数据库搜索的工具，可以帮助科研人员快速查找到可能的先导化合物。通过设置包含了结合特征、形状以及特性约束等信息的药效团作为数据库的检索条件，对商业或内部数据库中进行查询。可快速筛选成千上万条分子结构记录。

DS Catalyst DB Search

在检索时还考虑了分子三维结构的柔性。

DS De Novo Ligand Builder

药效团引导的全新分子构建工具。它采用一种新颖而独特的基于片段的药物设计方法（FBDD），片段放置的位置受药效团支配。这样产生的化合物不仅与蛋白活性位点互补，而且化合物之间的互补性有利于产生新的先导化合物。这个有力的工具能用于迅速产生许多包含与特定靶标结合必需特征的化合物。

PharmaDB

药效团数据库，包含基于scPDB（2012）中7028个复合物晶体结构构建的117423 个药效团模型，并根据不同的靶标类型进行了分类，是目前市场上最大的受体- 配体复合物药效团数据库。结合PharmaDB，Discovery Studio 可以快速有效地进行反向找靶、中草药有效成分的确定以及化合物毒副作用评价。

综上：DS软件中药效团模型Catalyst程序，是基于药效团模型进行药物设计的旗舰程序，并且也是功能最多，业界最公认的药效团模型模块。不仅可以基于某一靶点的活性化合物生成药效团模型，而且可以基于蛋白质结构进行药效团模型的提取。同时包含PharmDB药效团模型数据库，可以进行药物靶点确定的计算，实现药物分子反向找靶。并且提供多种药物活性计算工具及药物设计工具，服务于药物发现行业工作者。

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