| 主权项 |
1.一种自动化产生具有经规定一组的性质之化合物之以计算机为基础之方法,包括下列步骤:(1)依照自动装置合成指令,以自动装置合成包含许多化学化合物之定向之分集化学程式馆;(2)以自动装置分析此等化学化合物而获得与此等化合物相关之结构-活性资料;(3)在计算机控制下,比较各化学化合物的结构-活性资料与所规定之组的性质来识别大致与该所规定组之性质相一致之任何化学化合物;(4)在计算机控制下,分类所识别之化学化合物成为导程化合物;(5)在计算机控制下,分析该等化合物的结构-活性资料和与在过去时所合成与所分析之各化合物相关之历史性结构-活性资料而衍生出具有加强之预测和区别能力之结构-活性模型;(6)在计算机控制下,并依照各结构-活性模型来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测显示更密切匹配所规定之该组的性质之活性/性质的一组化合物;(7)在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此指令使自动装置能合成该组之化合物;及(8)重复步骤(1)至(7),其中步骤(1)系使用所产生之自动装置合成指令予以重复。2.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照结构-活性模型来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实各结构-活性模型之第二组化合物,其中第一组和第二组的化合物并非相互互斥;其中步骤(7)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令的步骤,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成第二组的化合物。3.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:在计算机控制下并依照结构-活性模型,识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来区别各结构-活性模型之第二化合物,其中第一组和第二组的化合物并非相互互斥;其中,步骤(7)包活在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成第二组的化合物。4.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照结构-活性模型,识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时。此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实各结构-活性模型之第二组化合物及可产生经预测具有优良能力来区别各结构-活性模型之第三组化合物,其中第一,第二和第三各组的化合物并非相互互斥;其中步骤(7)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成第二组及第三组之化合物。5.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照结构-活性模型,识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良之三维受纳体配合之第二组化合物,其中第一组与第二组等化合物并非相互互斥;其中步骤(7)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成第二组的化合物。6.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:在计算机控制下,识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生具有相似于结构-活性资料库中各化合物的特性之结构,物理或化学等特性之第二组的化合物,其活性/性质最接近与所规定之该组的活性/性质相一致。7.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)包括下列步骤:(a)产生可能合成之一张单子的潜在性化学化合物。每种的潜在性化学化合物系使用N种的经识别之试剂予以合成;及(b)自该张单子的潜在性化学化合物中选择适合于合成之许多的候选化合物。8.如申请专利范围第7项之方法,其中N是大于或等于1而小于500。9.如申请专利范围第7项之方法,其中N是一个数量因此使所合成之每种化合物含有三个可变更之次单位。10.如申请专利范围第7项之方法,其中步骤(2)包括下列各个步骤:分析该等化学化合物而获得与彼等相关之结构和组成资料;分析此结构和组成之资料而产生化学合成徵候指示那些化学化合物已予以充分合成及那些化学化合物未予充分合成;及储存此结构和组成资料及化学合成徵候在结构-活性资料库中,该结构-活性资料库亦储存与先前合成之化学化合物相关之结构和组成资料及化学合成徵候在其中。11.如申请专利范围第10项之方法,其中步骤(6)包括下列各个步骤:自该结构-活性资料库中取还与潜在性化学化合物相关之任何化学合成徵候;及选择先前予以充分合成之任何潜在性化学化合物作为候选化合物,如经由,若有的话,各自与各潜在性化学化合物相关联之经取还之化学合成徵候所指示者。12.如申请专利范围第10项之方法,其中步骤(6)包括下列各个步骤:自该结构-活性资料库中取还与潜在性化学化合物相关之任何化学合成徵候;及自考虑为候选化合物中去除先前予以未充分含成之任何潜在性化学化合物如经由,若有的话,各自与各潜在性化学化合物相关联之经取还之化学合成徵候所指示者。13.如申请专利范围第7项之方法,其中步骤(7)包括该项步骤:在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成候选化合物。14.如申请专利范围第7项之方法,另外包括下列步骤:(c)基于至少一项的下列因数,选择一个最适宜组的候选化合物以便合成:(i)其显示更接近匹配经预定组之活性/性质的活性,性质之各自所预测之能力如经由结构-活性模型所指示者;(ii)其确认各结构-活性模型之各自所预测之能力;(iii)其区别各结构-活性模型各自所预测之能力;(iv)其具有优良三维受纳体配合之各自所预测之能力;(v)其各自之结构,物理或化学特性与结构-活性资料库中各化合物的特性间之类似点,其活性/性质最接近与该预定组之活性/性质相一致。15.如申请专利范围第14项之方法,其中步骤(c)包括下列步骤:经由个别分类基于至少一种的因数(i)至(v)之此等候选化合物而选择最适宜之组。16.如申请专利范围第14项之方法,其中步骤(c)包括下列步骤:经由分类基于至少一种的因数(i)至(v)之各候选化合物之联合体而选择最适宜之组。17.如申请专利范围第14项之方法,其中步骤(7)包括下列步骤:在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使自动装置能合成最适宜组的候选化合物。18.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(6)系根据操作员输入予以实施。19.如申请专利范围第1项之方法,其中步骤(7)包括下列各步骤:接收与产生自动装置合成指令相关之操作员输入;及至少一部份基于该操作员输入,产生自动装置合成指令。20.如申请专利范围第1项之方法,其中该等试剂包括适合于合成凝血抑制剂之各种胺。21.一种用来自动产生具有经规定之组的活性/性质之化合物的以计算机为基础之系统,包括:一种或多种化学合成自动装置,依照自动装置合成指令而以自动装置合成包含许多化学化合物之定向之分集化学程式馆;一具或多具分析自动装置,以自动装置分析各化学化合物而获得与它相关之结构-活性资料;一种合成议定发生器,包括:比较设备用来比较各化学化合物的结构-活性资料与经预定组的活性/性质来识别大体上与经预定组的活性/性质相一致之任何化学化合物;分类设备用来分类经识别之化学化合物成为导程化合物;结构-活性模型衍生设备用来分析各化合物之结构-活性资料及与在过去予以合成并分析之各化合物相关之历史性结构-活性资料来衍生出具有增强之预测和区别等能力之结构-活性模型;识别试剂之设备,依照各个结构-活性模型来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测显示更接近匹配所规定组的活性/性质之活性/性质的一组合物;及产生自动装置合成指令之设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成该组的化合物。22.如申请专利范围第21项之系统,其中识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实结构-活性模型之第二组的化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成第二组的化合物。23.如申请专利范围第21项之系统,其中该识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时。此等试剂可产生经预测具有优良能力来区别各结构-活性模型之第二组化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成第二组的化合物。24.如申请专利范围第21项之系统,其中该识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实各个结构-活性模型之第二组化合物及产生经预测具有优良能力来区别各个结构-活性模型之第三组化合物,其中第一,第二和第三组等的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成第二和第三组的化合物。25.如申请专利范围第21项之系统,其中该识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良之三维受纳体配合之第二组的化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成第二组之化合物。26.如申请专利范围第21项之系统,其中该识别试剂之设备包括:设备用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生具有相似于结构-活性资料库中之各化合物的特性之结构,物理或化学等特性之第二组的化合物,其活性/性质最接近与该经规定之组的活性/性质相一致,其中第一组和第二组的化合物并非相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成第二组之化合物。27.如申请专利范围第21项之系统,其中合成议定发生器另外包括:设备用来产生可能合成之一张单子的潜在性化学化合物,每种之潜在性化学化合物系使用经由识别试剂之设备所识别之N种试剂予以合成;及识别候选化合物之设备用来自该张单子的潜在性化学化合物中选出适合于合成之许多的候选化合物。28.如申请专利范围第27项之系统,其中N是一个数量因此使所合成之每种化合物含有三个可变更之次单位。29.如申请专利范围第27项之系统,其中N是大于或等于1而小于500。30.如申请专利范围第27项之系统,其中分析自动装置包括:设备用来分析各化学化合物而获得与各化学化合物相关之结构和组成资料;设备用来分析结构和组成资料而产生化学合成徵候指示那些化学化合物已予充分合成及那些化学化合物未予充分合成;及设备用来储存此结构和组成资料及化学合成徵候在结构-活性资料库中,该结构-活性资料库亦储存与先前合成之化学化合物相关之结构和组成资料及化学合成徵候在其中。31.如申请专利范围第30项之系统,其中识别候选化合物之设备包括:设备用来自该结构-活性资料库中取还与潜在性化学化合物相关之任何化学合成徵候;及设备用来选择先前予以充分合成之任何潜在性化学化合物作为候选化合物,如经由,若有的话,各自与各潜在性化学化合物相关联之经取还之化学合成徵候所指示者。32.如申请专利范围第27项之系统,其中产生自动装置合成指令设备包括:设备用来产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置以自动装置合成候选化合物。33.如申请专利范围第27项之系统,其中合成议定发生器另外包括:选择最适宜之组的设备,基于至少一项之下列因数用来选择一个最适宜组的候选化合物以便合成:(i)其显示更接近匹配经预定组之活性,性质的活性/性质之各自所预测之能力如经由结构-活性模型所指示者;(ii)其确认各个结构-活性模型之各自所预测之能力;(iii)其区别各结构-活性模型之各自所预测之能力;(iv)其具有优良三维受纳体配合之各自所预测之能力;(v)其各自之结构,物理或化学特性与结构-活性资料库中各化合物的特性间之类似点,其活性/性质最接近与该预定组之活性/性质相一致。34.如申请专'利范围第33项之系统,其中选择最适宜组之设备包括:设备经由个别分类基于至少一种的因数(i)至(v)之此等候选化合物,用来选择最适宜之组。35.如申请专利范围第33项之系统,其中该选择最适宜组之设备包括:设备经由分类基于至少一种的因数(i)至(v)之各候选化合物之联合体,用来选择最适宜之组。36.如申请专利范围第33项之系统,其中产生自动装置合成指令设备包括:产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成最适宜组的候选化合物。37.如申请专利范围第21项之系统,其中识别试剂之设备系根据操作员输入而操作。38.如申请专利范围第21项之系统,其中产生自动装置合成指令之设备包括:用来接收与产生自动装置合成指令相关之操作员输入之设备;及至少一部份基于该操作员输入,用来产生自动装置合成指令之设备。39.如申请专利范围第21项之系统,其中该等试剂包括适合于合成凝血抑制剂之各种胺。40.一种重复式产生许多定向之分集化学程式馆(每一化学程式馆包括许多化学化合物)的以计算机为基础之方法,其中在每一连续之重复期间,各定向之分集化学程式馆中之化学化合物更接近与经规定之组的活性/性质相一致,该方法包括下列各步骤:(1)依照自动装置合成指令而以自动装置合成包含许多化学化合物之定向之分集化学程式馆;(2)以自动装置分析各化学化合物而获得与它相关之结构-活性资料;(3)在计算机控制下,分析此等化合物的结构-活性资料及与在各较早重复期间所合成及所分析之各化合物相关之历史性结构-活性资料而衍生出具有加强之预测和区别等能力之结构-活性模型;(4)在计算机控制下,并依照各个结构-活性模型,识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测显示更接近匹配所规定组之活性/性质之活性/性质的一组化合物;(5)在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成该组的化合物;及(6)重复步骤(1)至(5),其中步骤(1)系使用所产生之自动装置合成指令予以重复。41.如申请专利范围第40项之方法,其中步骤(4)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照各个结构-活性模型,识别来自试剂资料库中之各个试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实结构-活性模型之第二组的化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中步骤(5)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组的化合物。42.如申请专利范围第40项之方法,其中步骤(4)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照各个结构-活性模型,识别来自试剂资料库中之各个试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来区别各个结构-活性模型之第二组化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中步骤(5)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组的化合物。43.如申请专利范围第40项之方法,其中步骤(4)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照各个结构-活性模型,识别来自试剂资料库中之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实各个结构-活性模型之第二组化合物及具有优良能力来区别各个结构-活性模型之第三组化合物,其中第一,第二和第三等组的化合物并不相互互斥;其中步骤(5)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组和第三组之化合物。44.如申请专利范围第40项之方法,其中步骤(4)包括下列步骤:在计算机控制下,并依照各个结构-活性模型,识别来自试剂资料库中之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良三维受纳体配合之第二组化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中步骤(5)包括在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组之化合物。45.如申请专利范围第40项之方法,其中步骤(4)包括下列步骤:在计算机控制下,识别来自试剂资料库中之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生具有相似于结构-活性资料库中之各化合物的特性之结构,物理或化学等特性之第二组的化合物,其活性/性质最接近与该经规定之组的活性/性质相一致,其中第一组和第二组的化合物并非相互互斥;其中步骤(5)包括下列步骤:在计算机控制下,产生自动装置合成指令之步骤,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组之化合物。46.如申请专利范围第40项之方法,另外包括在步骤(4)与步骤(5)间予以实施之下列步骤:(a)产生可能合成之一张单子的潜在性化学化合物,每种之潜在性化学化合物系使用N种的所识别之试剂予以合成;及(b)自该单子的潜在性化学化合物中选出适合于合成之许多的候选化合物。47.如申请专利范围第46项之方法,其中步骤(5)包括下列步骤:在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成各候选化合物。48.如申请专利范围第46项之方法,另外包括下列步骤:(c)基于至少一项的下列因数,选择一个最适宜组的候选化合物以便合成:(i)其显示更接近匹配经预定组之活性/性质的活性/性质之各自所预测之能力,如经由结构-活性模型所指示者;(ii)其确认各个结构-活性模型之各自所预测之能力;(iii)其区别各结构-活性模型之各自所预测之能力;(iv)其具有优良三维受纳体配合之各自所预测之能力;(v)其各自之结构,物理或化学等特性与结构-活性资料库中各化合物的特性间之类似点,其活性/性质最接近与该预定组之活性/性质相一致。49.如申请专利范围第48项之方法,其中步骤(c)包括下列步骤:经由个别分类基于至少一种的因数(i)至(v)之此等候选化合物,选择最适宜之组。50.如申请专利范围第48项之方法,其中步骤(c)包括下列步骤:经由分类基于至少一种的因数(i)至(v)之各候选化合物之联合体,选择最适宜之组。51.如申请专利范围第48项之方法,其中步骤(5)包括下列步骤:在计算机控制下,产生自动装置合成指令,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成最适宜组之候选化合物。52.一种供使用于自动产生具有经规定之组的活性/性质之各种化合物之系统中之合成议定发生器,该系统包括至少一个化学合成自动装置来依照自动装置合成指令而以自动装置合成包含许多化学化合物之一个定向之分集化学程式馆及至少一具分析自动装置来以自动装置分析各化学化合物而获得与此等化合物相关之结构-活性资料,该合成议定发生器包括:结构-活性模型衍生设备用来分析此等化合物的结构-活性资料及与在过去所合成及所分析之化合物相关之历史性结构-活性资料而衍生出具有加强之预测和区别等能力之结构-活性模型;识别试剂之设备,依照各个结构-活性模型,用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测显示更接近匹配所规定组之活性/性质之活性/性质的一组化合物;及产生自动装置合成指令之设备用来产生自动装置会成指令,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成该组之化合物。53.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,另外包括:比较设备用来比较各个化学化合物的结构-活性资料与经规定之组的活性,性质来识别大体上与经规定组的活性/性质相一致之任何化学化合物;及分类设备用来分类经识别之化学化合物成为导程化合物。54.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,其中识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来证实结构-活性模型之第二组的化合物,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令化学合成自动装置能以自动装置来合成第二组的化合物。55.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,其中识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测具有优良能力来区别各个结构-活性模型之第二组的化合物,其中第一组和第二组之化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置来合成第二组之化合物。56.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,其中识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测可优良能力来证实各个结构-活性模型之第二组化合物及生经预测具有优良能力来区别各个结构-活性模型之第三组化合物,其中第一,第二和第三等组之化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置来合成第二组和第三组之化合物。57.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,其中识别试剂之设备包括:设备,依照各个结构-活性模型用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生经预测有优良三维受纳体配合之第二组化合物,其中第一组与第二组等化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置来合成第二组之化合物。58.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,其中识别试剂之设备包括:设备,在计算机控制下,用来识别来自试剂资料库之各种试剂,当予以联合时,此等试剂可产生具有相似于结构-活性资料库中之各化合物的特性之结构,物理或化学等特性之第二组化合物,其活性/性质最接近与经预测之组的活性/性质相一致,其中第一组和第二组的化合物并不相互互斥;其中该产生自动装置合成指令之设备包括:在计算机控制下,用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令能以自动装置合成第二组的化合物。59.如申请专利范围第52项之合成议定发生器,另外包括:用来产生可能合成之一张单子的潜在性化学化合物之设备,每种潜在性化学化合物包含N种的经由识别试剂之设备所识别之试剂;及识别候选化合物之设备以便自该单子上之潜性化学化合物中选出适合于合成之许多候选化合物。60.如申请专利范围第59项之合成议定发生器,其中该产生自动装置合成指令之设备包括:用来产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使该化学合成自动装置能以自动装置来合成各候选化合物。61.如申请专利范围第59项之合成议定发生器,其中该合成议定发生器另外包括:选择最适宜组之设备以便基于至少一种之下列因数来选择最适宜组的候选化合物以便合成:(i)其显示更接近匹配经预定组之活性,性质的活性/性质之各自所预测之能力如经由结构-活性模型所指示者;(ii)其确认各个结构-活性模型之各自所预测之能力;(iii)其区别各结构-活性模型之各自所预测之能力;(iv)其具有优良三维受纳体配合之各自所预测之能力;及(v)其各自之结构,物理或化学特性与结构-活性资料库中各化合物的特性间之类似点,其活性/性质最接近与该预定组之活性/性质相一致。62.如申请专利范围第61项之合成议定发生器,其中选择最适宜组之设备包括:设备,经由个别分类基于至少一种的因数(i)至(v)之此等候选化合物选择最适宜之组。63.如申请专利范围第61项之合成议定发生器,其中选择最适宜组之设备包括:设备,经由分类基于至少一种的因数(i)至(v)之各候选化合物之联合体来选择最适宜之组。64.如申请专利范围第61项之合成议定发生器,其中产生自动装置合成指令之设备包括:用以产生自动装置合成指令之设备,当予以执行时,此等指令使化学合成自动装置能以自动装置合成最适宜组的候选化合物。图式简单说明:第一图是根据本发明之较佳具体实施例之导程产生系统之方框图;第二图是流程图叙述本发明的导程产生系统之元件中的资料和材料之较佳流程;第三图-第六图是流程图叙述根据本发明之一个较佳具体实施例之导程产生系统的操作;第七图是形成本发明的一部份之导程产生系统之结构一活性资料库的较佳方框图;第八图举例说明结构-活性资料库中共通之记录的一种较佳资料库记录格式;第九图是系为一部份之本发明的导程产生系统之分析自动装置之较佳方框图;第十图举例说明本发明之一个具体实施例,其中各候选化合物系根据其所预测之三维受纳体配合予以分等级;第十一图被使用来叙述本发明之较佳,高位准操作;及第十二图是一个实例凝血定向之分集化学程式馆的示意图。 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