摘要: 目的将ROC曲线分析应用在计算机虚拟药物筛选研究领域中。方法利用分子对接软件Surflex以β-分泌酶的三维晶体结构为靶,虚拟筛选50个抑制剂和9950个无活性化合物,利用5种打分函数（Surflex-score,D-score,G-score,PMF-score,ChemScore）对筛选结果打分排序,应用ROC曲线分析打分排序后的结果。结果ROC曲线分析出利用D-score打分函数得出的曲线下的面积（AUC）最大,为0.935;如果特异度作为优先考虑因素时,应用Surflex-score打分函数可以获得最多的活性化合物;如果灵敏度作为优先考虑因素时,应用D-score打分函数可以获得最多的活性化合物。结论ROC曲线分析同时考虑到了灵敏度和特异度,在计算机虚拟药物筛选过程中,可以根据实际情况设定打分函数的阈值,获得尽可能多的活性化合物。