一、pKa预测模型更新内容
ACD/pKa经典算法模型(Classicalgorithm)新增了600个药物分子的实验数据，增加了该预测模型的准确性以及拓展了化学空间覆盖范围。
通过与顶尖的制药公司合作，获得了一系列结构新颖的化合物(包括含有杂环、互变异构和独特官能团的化学结构)的Hammet-Taft方程数据，这些数据使原有的预测算法得到了优化。这个合作项目的成果包括：
● 在原来的预测算法训练集中添加了1144个pKa实验数据。
● 这些数据包含50个全新的反应位点，对20个现有的反应位点增加了100 多个Hammet-Taft 方程数据。
二、hERG抑制性质预测模型
新增了全新的预测模型，可允许用户探索不同的化学性质变化对hERG抑制作用的影响。
● 可判断不同的物理化学性质(如acid/base pKa、logP)对hERG抑制性质的影响；
● 可用于指导如何对分子结构进行修饰从而降低hERG抑制作用的毒性风险。新的预测模型可通过热图的方式显示测试化合物的hERG抑制性质与logP和pKa参数的关系，用户可通过调节不同的物理化学性质使得分子转移到“安全区域”(绿色区域表示hERG毒性风险低，红色表示风险较高)，这个功能可有效指导用户进行结构优化。
● 模拟不同的hERG抑制实验方法(如传统方法、自动化膜片箝技术、配体取代等)对预测结果的影响。
三、CACO-2透膜性预测模型
对该预测模型后台数据库的分子数量进行了扩充，目前有1400多个化合物实验数据(包含新的结构类型)，相比以前版本的600多个化合物数据，新的模型准确性有了明显提高。
● 用户可探索不同理化性质参数对体外透膜性的影响——可调节logP、pKa或者logD参数进行模拟；
● 用户可输入实验获得的理化性质真实数据(非预测数据)到软件中，进一步模拟Caco-2渗透性，从而获得更准确的结果。
四、生物利用度&PK Explorer modules模块
该模块中涉及的参数，如分布体积、消除速率、溶解性等预测模型对应的算法和模型都相应做了更新。
五、报告功能
以下预测参数提供了QPRF和QMRF报告模板：
ACD/LogP GALAS
ACD/LogS0 GALAS
Mutagenicity (Ames Test)
用户可轻松导出QPRF (QSARPrediction Reporting Format)格式的报告，用于相关法规部门的文件提交或者向欧洲委员会的化学品注册。相关的QMRF(QSARModel Report Template)文件也会根据OECD相关的规定整理相关的预测模型算法信息，以供说明该QSAR模型的合理性。
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