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构效关系 (SAR)

作用

SAR 模块整合活性数据、分子结构、对接/FEP 结果，用于药化决策和下一轮设计。

设计反馈/失败归因是 SAR 的闭环分析入口。它把候选配体、相互作用 Profile、Docking 结果、FEP 结果和口袋约束放在同一轮证据表中，归因本轮候选失败模式，并生成下一轮设计约束。

输入

• SMILES/SDF 配体资产
• 活性数据表
• 对接或 FEP 结果资产
• 相互作用 Profile 资产
• 口袋资产

设计反馈表单中的候选配体、相互作用 Profile、Docking 结果和 FEP 结果均使用统一资产选择器。用户可以按资产来源分组展开、多选，并把同一项目中的多轮结果一起提交。口袋资产为单选输入，用于在报告中保留结构上下文。

推荐输入组合：

• 候选配体资产：本轮生成、筛选或 FEP 标注后的 SDF 资产。
• 相互作用 Profile：由相互作用分析任务生成的 Profile，或 Docking 相互作用回填结果。
• Docking 结果：WA-DD Docking 或 Uni-Dock 输出资产。
• FEP 结果：FEP 分析输出资产，包含配体或边的相对能量、误差和排名信息。
• 必要相互作用：以分号分隔，例如 ASP189 hydrogen bond; SER195 proximity。

输出

• SAR 表格
• R-基团/MMPA 视图
• 下一轮设计候选分子

设计反馈会生成一个 design_feedback 资产，包含以下标准文件：

文件	用途
design_feedback_report.json	完整结构化报告，包含输入资产、阈值、候选证据、失败模式、约束和推荐候选。
candidate_evidence.csv	候选级证据表。每行对应一个折叠后的候选配体，汇总 Docking、FEP、相互作用和推荐状态。
failure_modes.csv	失败模式表。每个候选可有多个失败标签，用于筛选本轮主要问题。
next_round_constraints.json	下一轮设计约束，包含必须保留的相互作用、需要避免的失败模式、优先优化方向和阈值。
recommended_candidates.sdf	推荐保留进入下一轮的候选结构；没有合格候选时该文件不生成。

失败归因规则

算法以候选配体为中心融合多源证据。若同一候选存在多个 pose 或多行外部证据，会按配体名折叠为一个候选记录，保留最有利的 Docking 分数、FEP 值和相互作用计数。

内置失败模式包括：

• weak_docking_score：Docking 分数未达到设定阈值。
• fep_unfavorable：FEP 预测不利，超过坏结果阈值。
• fep_uncertain：FEP 误差超过误差阈值。
• missing_required_interaction：缺少用户指定的必要相互作用。
• low_interaction_support：相互作用证据数低于最小计数。
• series_outlier：同一系列中该候选明显偏离系列趋势。
• insufficient_evidence：缺少足够 Docking、FEP 或相互作用证据。

推荐候选需要同时满足：

• Docking 分数达到阈值，或不存在 Docking 证据但其他证据支持。
• FEP 不超过坏结果阈值，并且误差不超过误差阈值。
• 满足必要相互作用和最小相互作用计数。
• 不含关键失败模式。

约束回传

next_round_constraints.json 面向下一轮分子生成、筛选或人工药化设计。它会把失败模式转成可执行约束：

• 保留已经命中的必要相互作用。
• 对缺失相互作用的候选，回传 required_interactions。
• 对 Docking 弱的候选，提高形状互补、口袋占据和打分阈值要求。
• 对 FEP 不利或不确定的候选，回传能量和误差阈值。
• 对系列离群点，提示分系列复核而不是直接合并排序。

验证指标

一次设计反馈任务完成后，应满足以下验收条件：

• 任务类型为 design_feedback_analysis，状态为 completed。
• 输出资产的 source_type 为 design_feedback，并带有 schema: wa_dd.design_feedback.v1。
• candidate_evidence.csv 至少包含 candidate_name、docking_score、fep_delta_g、interaction_count、recommended 字段。
• failure_modes.csv 包含可追踪的 candidate_name 和 failure_modes 字段。
• next_round_constraints.json 的 schema 为 wa_dd.next_round_constraints.v1。
• 若输入存在合格候选，recommended_candidates.sdf 可下载并作为后续配体资产复用。
• 前端资产选择器支持按来源分组展开和多选，不应退回原始多选框。

API 自动化

设计反馈 API：

POST /api/v1/design-feedback

请求字段：

字段	说明
project_id	当前项目 ID。
ligand_asset_ids	候选配体资产 ID 列表。
interaction_profile_asset_ids	相互作用 Profile 资产 ID 列表。
docking_asset_ids	Docking 结果资产 ID 列表。
fep_asset_ids	FEP 结果资产 ID 列表。
pocket_asset_id	可选口袋资产 ID。
required_interactions	必须保留的相互作用列表。
name	输出资产名称，默认 design_feedback。
docking_good_threshold	Docking 推荐阈值，默认 -8.0。
fep_bad_threshold	FEP 坏结果阈值，默认 1.0。
fep_error_threshold	FEP 误差阈值，默认 2.0。
min_interaction_count	最小相互作用证据数，默认 1。

响应为 Job 对象。任务完成后，到输出资产中下载上述标准文件。

当前实现由 Web/API 直接执行，不新增 worker。该路径适合轻量级证据融合和资产生成；只有在后续接入长耗时模型推理、批量重算或队列调度时，才需要拆成独立 worker。