本仓库保存一条由 SciForge 真实 UI 与 workflow 执行的端到端自动化科研演示。研究故事线以 EGFR 小分子药物设计为例，从靶点发现与多模态证据整合开始，经过候选分子生成、六轮迭代优化，最终完成候选验证与可审计交付。
Codex 在本次演示中仅作为人类 PI/操作员控制 SciForge；科学检索、结构分析、分子计算、迭代策略和科研结论均由 SciForge 执行并写入产物。
点击 GIF 可查看 49 秒完整窗口 MP4（3024×1964）。视频展示：
- Biology Room 中的 EGFR/erlotinib 蛋白三维结构与交互式显示；
- 真实小分子二维结构及 MW、LogP、QED、Docking 等性质数据；
- 六轮
design → dock → evaluate → refine优化与收敛曲线； - Top 5 候选卡片、风险信息和 Candidate Validation 结果。
| Scene | SciForge 自动化任务 | 主要产物 |
|---|---|---|
| 01 · Target Discovery | 文献与结构数据库检索、靶点证据比较、结构上下文分析 | EGFR 靶点选择、PDB 1M17、证据卡与原始工具返回 |
| 02 · Multimodal Context | 统一论文、蛋白结构、配体和性质数据 | PDB 4HJO、药物性质比较、Biology Room 资产与失败回执 |
| 03 · Molecular Design | 基于 4-anilinoquinazoline scaffold 枚举并过滤候选 | 376 个枚举分子、135 个通过过滤的候选及可复用 registry |
| 04 · Iterative Optimization | 六轮设计、Docking、SAR 分析与策略更新 | 36 次评估、29 个唯一结构；最佳 R06_D002 为 −10.3 kcal/mol |
| 05 · Candidate Validation | Top 5 冻结、pose/接触分析、性质与 ADMET 风险复核 | 候选卡片、结构复合物、ADMET matrix 与验证报告 |
迭代优化将 Docking 排名从 erlotinib baseline −8.6 kcal/mol 改善至 R06_D002 的 −10.3 kcal/mol（Δ = −1.7 kcal/mol）。该结果是计算排序信号，不等同于实验结合自由能；ADMET 数据为模型预测，最终候选仍需生化、细胞、PK、毒理和合成实验验证。
所有演示材料集中在 molclaw_demo_scenes_20260714/：
- 每幕的
task.md、inputs/与references/定义任务和输入边界； outputs/保存报告、结构、图表、registry、原始工具返回和失败回执；sciforge-receipt.json与 SHA-256 manifest 记录工具调用和交付物完整性；- 各幕
outputs/中的 workflow 导出、运行状态与工具回执保留真实执行记录； showcase/trajectory/pi-operator-log.md保存 PI 操作轨迹；showcase/captures/保存真实 SciForge UI 关键帧；RUN_CONTRACT.md说明工具证据、分子一致性和科学结论边界。
本仓库仅保留本次 Scene 01–05 SciForge 自动化科研 Demo 及其可审计产物，不包含历史材料包或无关实验目录。