综述：计算机辅助药物设计在植物激素类似物发现中的应用

这篇综述系统阐述了计算机辅助药物设计（CADD）技术在植物激素（如生长素、赤霉素、脱落酸等）类似物开发中的关键作用，涵盖分子对接（docking）、分子动力学（MD）和人工智能（AI）等前沿方法，为农业可持续发展提供创新策略。

　　

计算机辅助药物设计（CADD）技术正以前所未有的速度推动植物激素类似物的开发。这篇综述深入探讨了CADD在六大经典植物激素（生长素、赤霉素、细胞分裂素、脱落酸、乙烯和油菜素内酯）研究中的应用进展，揭示了这项技术如何改变传统农业化学品的研发模式。

2. CADD技术的最新进展与核心工具
CADD起源于20世纪60年代的定量构效关系（QSAR）研究，现已发展出分子对接、分子动力学模拟和自由能计算等核心技术。AutoDock、Schr?dinger GLIDE和GOLD等软件成为药物设计的利器，其中AutoDock系列因其开源特性和持续更新，在植物激素研究中应用最广。值得注意的是，人工智能（AI）的引入正在重塑CADD格局——AlphaFold通过深度学习预测蛋白质三维结构，为缺乏晶体结构的植物激素受体研究开辟新途径。

3. CADD在植物激素类似物开发中的突破
在生长素领域，研究者利用分子量子相似性度量（MQSM）和密度泛函理论（DFT）发现2,6-二溴苯酚等非羧酸化活性化合物；赤霉素研究中，通过虚拟筛选获得的Y21类似物表现出超越天然GA₃的生物活性；脱落酸（ABA）类似物开发最为成功，OP（opabactin）与受体的结合力达到天然ABA的7倍。

4. 跨学科应用的拓展
这些技术不仅用于农业领域——细胞分裂素类似物oTRMP显示出抗癌潜力；ABA荧光探针flubactin实现植物应激实时监测。在应激代谢物研究中，分子对接揭示了过氧化氢酶（APX）和超氧化物歧化酶（SOD）的活性位点，为作物抗逆育种提供新靶点。

5. 挑战与未来方向
尽管成果显著，植物激素类似物开发仍面临转化率低、物种特异性强等瓶颈。量子计算（QC）和AI的深度融合将成为突破关键——前者可处理复杂的立体化学计算，后者能加速虚拟筛选流程。特别值得关注的是，结构复杂的油菜素内酯（BR）类似物开发仍处于起步阶段，而非甾体BR类似物的设计可能成为未来重点。

这篇综述清晰勾勒出CADD技术在植物科学中的转化路径：从计算机模拟到田间应用，从单一激素调控到应激代谢网络解析。随着AI算法的不断优化和跨学科合作的深入，这项技术有望催生新一代智能农业化学品，为全球粮食安全提供创新解决方案。