针对某个小分子化合物，采用分子对接方法、配体相似性搜索方法和深度学习模型共三种方法进行靶标预测，其中分子对接方法包含9352个对接模型、配体相似性搜索包含3836个靶标、深度学习模型包含5901个靶标。根据要求，可分别报告前100个最可能的预测靶标或排名前1%的最可能预测靶标，并提供分子对接获得的最优结合构象及阳性化合物的结合模式。
虚拟筛选：
根据用户提供的小分子化合物结构数据和目标靶标信息，可遴选D3CARP平台中分子对接方法、配体相似性搜索方法或深度学习模型方法，开展虚拟筛选，报告虚拟筛选结果并提供分子对接预测的复合物结构信息及阳性化合物的结合模式。靶标预测与虚拟筛选将采用中国科学院上海药物研究所整合了基于物理和数据驱动的计算方法，构建的综合性靶标预测与虚拟筛选平台D3CARP。平台可以用于预测化合物的潜在作用靶标，以及针对给定靶标虚拟筛选活性化合物，相关成果发表在Computers in Biology and Medicine杂志上。
