Rowan - 云原生分子建模与药物发现平台

技能概述

Rowan 是一个面向药物化学家和计算化学研究人员的云原生分子建模平台，通过 Python API 提供 pKa 预测、分子对接、构象搜索、蛋白质配体共折叠、分子动力学模拟等完整的药物发现工作流。

适用场景

1. 先导化合物优化与筛选

当您需要对先导化合物进行系统优化时，Rowan 提供完整的药物设计工具链。您可以运行构象搜索 → 分子对接 → 姿态分析的多步工作流，处理数十到上百个类似化合物系列，而无需维护本地 GPU 集群或安装多个独立软件。所有计算在云端完成，结果持久化存储，支持批量筛选和 SAR 分析。

2. 批量药物性质预测

对于需要大规模 ADMET 性质评估的场景，Rowan 支持批量提交工作流。您可以一次性计算数百个化合物的描述符、pKa、渗透性、溶解度等性质，所有任务并行执行，结果统一管理。免费用户每周可获得 20 个积分，足够进行小规模筛选测试。

3. 无本地基础设施的分子模拟

当您的实验室没有 HPC 或 GPU 资源时，Rowan 让您通过简单的 Python API 就能运行量子化学、分子动力学、AI 结构预测等计算密集型任务。平台自动处理基础设施配置、任务调度和结果存储，您只需专注于科学问题。

核心功能

1. 小分子建模与性质预测

Rowan 提供完整的小分子建模工具集，包括：

• pKa 预测：支持单个离子化位点的微观 pKa 和跨 pH 范围的宏观 pKa
• 构象搜索：生成多样化 3D 构象集合，用于对接或动力学模拟
• 互变异构搜索：处理杂环和酮-烯醇系统的互变异构体
• 描述符计算：MW、LogP、TPSA、Lipinski 等 200+ 分子描述符
• ADMET 预测：渗透性、溶解度、膜透过性等药物性质

2. 结构基础药物设计

基于蛋白质结构的药物设计工作流：

• 分子对接：支持单配体对接和类似物系列对接
• 蛋白质-配体共折叠：无晶体结构时使用 AI 预测结合复合物
• 姿态分析 MD：对接姿态的分子动力学精修
• 结合自由能微扰：计算相对结合自由能（ΔΔG）
• MSA 生成：为共折叠生成多序列比对

3. 批量工作流与自动化

Rowan 专为程序化批处理设计：

• 批量提交：通过 Python 循环提交数百个工作流
• 项目组织：使用项目和文件夹管理大规模筛选活动
• Webhook 通知：异步工作流完成后自动通知您的后端
• 持久化结果：所有结果云端存储，支持 UUID 检索和复用

常见问题

Rowan 分子建模平台是什么？

Rowan 是一个云原子的计算化学和药物发现平台，通过 Python API 提供统一的分子建模接口。与需要本地安装和维护的传统软件（如 Schrodinger、AutoDock）不同，Rowan 在云端执行所有计算，您只需要 API 密钥就能运行从描述符计算到分子动力学的完整工作流。平台采用积分制，免费用户每周获得 20 积分，付费用户可根据需求购买。

如何开始使用 Rowan 进行药物筛选？

首先安装 Python 客户端：uv pip install rowan-python。然后设置 API 密钥（环境变量 ROWAN_API_KEY 或代码中 rowan.api_key = "..."）。最简单的入门是提交一个描述符工作流测试连接，然后根据需求选择具体工作流（对接、pKa、构象搜索等）。对于大规模筛选，建议创建项目和文件夹来组织工作流，批量提交后使用 result() 或 stream_result() 收集结果。

Rowan 支持哪些分子建模工作流？

Rowan 支持 20+ 种工作流，涵盖药物发现全流程：基础建模（描述符、pKa、MacropKa、构象搜索、互变异构搜索）、结构基础设计（对接、类似物对接、共折叠、姿态分析 MD）、高级计算化学（量子化学、电子性质、BDE、氧化还原电位、自旋态）、反应化学（过渡态搜索、IRC）、结合自由能（FEP/微扰）和序列分析（MSA）。所有工作流遵循统一的"提交→等待→检索"模式，支持 webhook 和项目组织。