离子液体智能设计与药物增溶筛选平台产品系统Vibe Coding

面向药物制剂研发、绿色溶剂筛选及离子液体材料研究，解决候选结构数量多、性质评估步骤分散、实验筛选成本较高等问题。用户可输入药物或离子液体的分子结构，进行增溶载体推荐、关键性质预测及候选结构生成，并结合分子三维展示辅助分析。平台将分子检索、模型预测与结果展示整合到统一的 Web 工作台，为科研人员提供实验前的计算筛选与研发决策支持，预测结果需结合实际实验验证。

平台集成六类核心功能：①药物增溶载体推荐，根据目标药物的 SMILES 结构，对候选离子液体进行溶解度预测与排序；②QSAR 性质预测，对输入的阳离子和阴离子结构进行毒性、生物降解性及熔点评估；③AI 逆向设计，依据用户设定的性质条件生成候选离子液体，并进行结构有效性校验与去重；④三维几何优化与可视化，展示离子结构及计算结果；⑤分子数据脱敏，对化合物名称和结构信息进行哈希或遮蔽处理；⑥AI 智能助手，提供操作指导和结果解读，并在需要时检索文献、附上来源。支持分子库检索、结构导入及报告展示。

采用 Python 与 Flask 构建后端服务，使用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现交互式前端，通过接口完成结构输入、任务提交和结果展示。利用 RDKit 进行 SMILES 解析、分子描述符计算、二维结构绘制及三维构象优化，结合 3Dmol.js 展示可交互的分子模型。溶解度预测采用基于 PyTorch 的 TabM 模型，性质评估集成多类机器学习模型；逆向设计采用条件变分自编码器（cVAE），结合分子片段词表与语法约束生成结构，再进行校验和去重。生成任务支持后台执行与进度查询，智能助手结合大模型接口和文献检索。项目提供本地启动及容器化部署配置。