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计算机辅助的酶的底物虚拟筛选和底物生长系统的设计与开发

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-38页
    1.1 本文的研究目标、内容以及意义第11-15页
    1.2 分子模拟方法简介第15页
    1.3 分子模拟与高性能计算第15-17页
    1.4 蛋白质三维结构的取得第17-19页
    1.5 分子力学原理与简介第19-29页
    1.6 分子模拟中的常用软件与编程工具介绍第29-38页
        1.6.1 分子对接第29-32页
        1.6.2 分子动力学第32-33页
        1.6.3 可视化工具第33-35页
        1.6.4 编程工具第35-38页
第二章 基于NAC理论的结构催化机制解析第38-50页
    2.1 酶催化反应的理论分析第38-39页
    2.2 结合自由能对于酶催化反应的影响第39-42页
    2.3 过渡态理论分析酶催化反应的影响因子第42-44页
    2.4 运用过渡态理论建立计算模型第44-46页
    2.5 脂肪酶CALB的催化机理分析和NAC模型确定第46-47页
    2.6 醛酮还原酶GOX0644的催化机理分析和NAC模型确定第47-48页
    2.7 腈水解酶NIT6803的催化机理分析和NAC模型确定第48-49页
    2.8 小节第49-50页
第三章 底物虚拟筛选策略的软件开发第50-61页
    3.1 前言第50页
    3.2 计算平台的构建第50-52页
        3.2.1 软件配置第50页
        3.2.2 硬件配置第50-51页
        3.2.3 网络配置第51-52页
    3.3 虚拟筛选计算流程设计第52-54页
    3.4 模块设计第54-60页
    3.5 小节第60-61页
第四章 底物虚拟筛选系统的实验验证第61-81页
    4.1 前言第61页
    4.2 脂肪酶介绍第61页
    4.3 计算模型第61-64页
    4.4 模型验证第64-67页
    4.5 虚拟筛选第67-75页
        4.5.1 虚拟筛选评价因子第69-72页
        4.5.2 虚拟筛选评价因子的稳定性第72-73页
        4.5.3 机器学习方法的运用第73-74页
        4.5.4 虚拟筛选打分函数构建第74-75页
    4.6 结果第75-76页
    4.7 讨论第76-77页
    4.8 虚拟筛选系统在腈水解酶6803中的应用第77-80页
    4.9 小节第80-81页
第五章 底物生长策略的软件开发第81-98页
    5.1 前言第81页
    5.2 计算平台的构建第81-84页
        5.2.1 软件配置第81-82页
        5.2.2 硬件配置第82-83页
        5.2.3 网络配置第83-84页
    5.3 底物生长计算流程设计第84-87页
    5.4 底物生长算法的设计第87-95页
    5.5 底物生长模块的设计第95-96页
    5.6 小节第96-98页
第六章 底物生长策略的验证第98-113页
    6.1 前言第98页
    6.2 醛酮还原酶第98-104页
        6.2.1 Gox0644简介第98页
        6.2.2 Gox0644结构第98-100页
        6.2.3 Gox0644催化机理第100页
        6.2.4 实验方法与结果第100-104页
    6.3 腈水解酶第104-108页
        6.3.1 Nit6803简介第104-105页
        6.3.2 Nit6803结构第105页
        6.3.3 Nit6803催化机理第105-106页
        6.3.4 实验方法和结果第106-108页
    6.4 脂肪酶第108-112页
        6.4.1 实验设计第108-109页
        6.4.2 实验方法和结果第109-112页
    6.5 小节第112-113页
第七章 结论第113-114页
参考文献第114-125页
附录第125-161页
    附表A 论文中缩写单词表第125-126页
    附表B 论文中涉及的部分代码第126-158页
    附表C HPLC实验数据第158-161页
致谢第161页

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