前两篇中，我们已经从两个角度分析了 EGFR–Tarceva（1M17）的结合口袋：
Interaction Surface：哪里还有空间？
Electrostatic Maps：这些空间更偏好什么化学特征？
现在终于到了从“看口袋”向“改分子”过渡的一步。
即使我们已经发现某个方向值得优化，还会遇到一个很现实的问题：
到底应该从 Tarceva 的哪个原子开始接新的取代基？
MOE 提供的Ligand R-Vectors，就是用来辅助寻找这些潜在生长位置的。
1. 什么是 Ligand R-Vector？
在 MOE 中选择：
RHS → Ligand → Ligand R-Vectors
配体上会出现一些绿色箭头。
官方教程对这些箭头的定义很直接：
绿色箭头表示可以加入一个甲基，而不会引起明显构象变化或空间碰撞的位置。
因此，对新手来说可以先把 R-Vector 理解为：
“这个位置在几何上具有向外生长的可能。”
它把上一篇看到的三维空间进一步落实到了具体的配体原子上。
2. 有 R-Vector，就代表这里一定值得改吗？
并不是。
R-Vector 首先解决的是一个几何和空间问题：
这个位置往外增加一个基团，是否具有基本的空间可能性？
但真正决定一个位置是否值得优化，还要结合前面已经得到的信息。
例如：
Interaction Surface
告诉我们：
这个方向是不是真的存在未占据空间？
Electrostatic Maps
告诉我们：
这个空间更偏好疏水、Donor 还是 Acceptor 特征？
R-Vector
进一步告诉我们：
可以从配体的哪个位置向这个空间生长？
所以一个比较完整的 SBDD 设计思路其实是：
发现未占据空间——判断口袋需要什么化学特征——寻找合适 R-Vector——决定添加什么取代基
到这里，“改哪个位置”就不再完全依赖经验猜测了。
3. 回到 Tarceva：我们终于开始形成设计方案
前面的分析已经告诉我们，Tarceva 某些区域与 EGFR 口袋匹配良好，同时部分区域仍存在可以进一步探索的空间。
现在显示 R-Vectors 后，我们就可以开始寻找：
哪些配体原子既具有向外生长的可能，又能够朝着前面发现的口袋空腔或热点延伸？
注意，这一步仍然只是提出设计假设。
我们还没有真正修改 Tarceva。
真正的分子修改将在下一篇通过 MOE Builder 完成。
4. 改分子之前，先记录原始配体的 Properties
官方教程在显示 R-Vectors 后，紧接着打开：
RHS → Ligand → Ligand Properties
MOE 会在窗口左上角显示当前配体的一些性质，包括分子量、TPSA、logP、logD、logS 等。
随后点击：
RHS → Minimize
对当前结构进行优化。完成后还会进一步报告：
strain
solvation
affinity
这一步的意义很简单：
在开始修改 Tarceva 之前，先留下一个“原始方案”的参考状态。
以后生成新的 analog 后，我们才能把新旧分子的结构和相关指标放在一起比较。
5. 用 Capture 保存这次“设计起点”
官方教程还使用了一个很实用的功能：
Capture
它可以把当前的视角、Surface、显示方式以及 Ligand Properties 等信息保存下来，用于后续回顾不同设计方案。
教程中新建：
EGFR_session
并将当前状态保存为：
Steric Fit。
之后新的 Tarceva analog 也可以继续保存到同一个 Capture 文件中。
这对于真实的结构优化很有用，因为 SBDD 往往不是只设计一个分子，而是不断经历：
方案 A → 方案 B → 方案 C……
Capture 相当于把每一次结构设计假设保存成可回看的记录。
这样就完成了一个Capture集合的MDB文件的构建了。这里的每一个pose都保存在这个mdb文件。
这样就添加一个pose进这个mdb文件中了。
6. 到这里，我们已经完成“分析阶段”
从第一篇走到这里，我们实际上已经完成了一次完整的设计前分析：
准备蛋白–配体结构——识别关键相互作用——分析口袋空间——寻找化学热点——确定可能的生长方向——记录原始配体状态
现在终于可以真正回答：
Tarceva 应该从哪里开始改？
下一步不再只是观察。
我们将直接复制当前 Tarceva，并在 EGFR 结合口袋中修改它的取代基。
下一篇：
MOE基于结构的药物设计（八）：MOE Builder——如何直接在结合口袋中修改配体？
