FTrees 是一个高效率的化合物模糊(fuzzy)相似性搜索工具，可用于虚拟高通量筛选。FTrees采用拓扑描述符“特征树”(Feature Tree)来刻画分子功能基团之间的连接和物化属性。“特征树”相似性的优化反应了分子间的叠合，从而可以发现“结构-活性”关系。

主要优势

** 速度：在一台标准PC机上搜索一个典型的供应商目录（例如Maybridge中的6万个化合物），所需时间不超过15 秒；

** 骨架发现：结构差异大的分子（即指纹图谱相似性较低）在“特征树”相似性检测中可能被发现为具有高度的相似；

图1. 由于特征树描述符的模糊性，因此表面上差异大的分子可能被检测出具有高度相似性

** 高命中率：FTrees在工业标准数据比较评估中名列前茅；

图2. 以Daylight Fingerprint为基准，FTrees可以多发现17%以上的活性分子

** 模型构建：多个分子在“特征树”层次上可以叠合为一个模型，从而发现保守（或多样化）功能基团；

图3. 以特征树为基础的叠合可以很好地解释分子为何具有活性

应用实例

**“试用FTrees技术，在多个项目中我们发现了有趣的新颖化学类。”——Karl-Heinz Baringhaus, 赛诺菲 安塞特

**“非常引人瞩目，结果的骨架与查询结构的骨架截然不同，意味着特征树描述符在骨架置换中的强大功能”——Markus, Bohm, 辉瑞

** “FTrees是纯粹相似性搜索技术中zei佳途径之一。”——Nik Stiefl, Lily

** “我们使用FTrees筛选化合物，发现了多个具有不同骨架的活性分子，真让人兴奋！”——Wendy Sanderson, 强生

FTrees-FS

FTrees-FS是FTrees的组合化学片段空间扩展模块，一种基于相似性的快速搜索引擎。Ftrees-FS的潜在逻辑非常简单—-搜索构成化合物的“片段”，而不是化合物其自身。片段可以来自于任组合库或者其他任意片段生成程序。

使用FTrees-FS，你可以在搜索/比较/筛选的同时，执行片段组装的步骤。zei新的应用表明，FTrees-FS可以搜索多达10^17化合物空间。

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