MolPort的计算流程：
结合基于结构和配体的组合策略建立多步骤虚拟筛选流程，依次通过分子对接、药效团过滤、化学多样性聚类分析、3D-QSAR和随机森林法筛选、目视筛选等方法，筛选了Molport库中约62万个小分子，选出了20个化合物进行生物活性测试以及分子动力学模拟，20个分子中有12个在10μM时具有生物活性，其中4个分子的IC50值<1μM。本研究建立的多步骤虚拟筛选方法提高了阳性分子的命中概率，筛选的HIT分子与已知的FLAP抑制剂相比，具有明显不同的化学类型，可作为开发新型FLAP抑制剂的先导化合物。
MolPort形状筛分的优势：
基于形状的筛选的目标是简单明了：鉴于已知与目标结合的化合物的结构和形状，基于形状的筛选将识别具有与以下相似的形状（如果需要，还具有其他特性）的新化合物已知的粘合剂。该方法与物理化学直觉是一致的：受体“看到”与其结合的分子的形状和静电性质，因此，如果新化合物与已知粘合剂的形状和静电性质相匹配，则它也可能也会结合。
形状筛选是进行前导优化研究的有效工具，其中多个相似分子的快速灵活叠加对于理解SAR至关重要。形状筛分也非常适合在潜在客户发现的早期阶段使用。形状筛选不需要创建可靠的药效团模型可能必需的目标晶体结构或发达的SAR集。只需要一个已知的活动查询化合物。
形状筛选可以仅在形状模式下运行，也可以在对齐和评分时纳入原子类型的相似性。形状筛选还包括一个特殊的模式，该模式将每个结构描述为药效基团特征的集合，而不是单个原子。这种基于药效团的模式可产生较高的数据库富集度。
