| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第12-46页 |
| 1.1 化合物定量构效关系及其研究与应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2 定量构效关系研究的OECD准则及其重要意义 | 第13-16页 |
| 1.3 化合物构效关系研究的主要方法及步骤 | 第16-43页 |
| 1.3.1 化合物结构的表征及结构描述符的分类 | 第16-20页 |
| 1.3.2 主要的模型学习算法 | 第20-31页 |
| 1.3.3 构效关系模型中的特征选择方法 | 第31-36页 |
| 1.3.4 构效关系模型应用域定义方法 | 第36-40页 |
| 1.3.5 构效关系模型的评价及验证方法 | 第40-42页 |
| 1.3.6 构效关系模型的机理解释 | 第42-43页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 | 第43-46页 |
| 2 QSAR线性模型新方法结合变量选择预测化合物的ADMET性质 | 第46-68页 |
| 2.1 引言 | 第46页 |
| 2.2 原理与算法 | 第46-51页 |
| 2.2.1 Fisher线性判别分析法 | 第46-47页 |
| 2.2.2 非相关线性判别分析(ULDA)算法 | 第47-49页 |
| 2.2.3 与ULDA算法结合的递归特征消去(RFE)变量选择方法 | 第49-51页 |
| 2.2.4 模型验证方法 | 第51页 |
| 2.3 数据 | 第51-54页 |
| 2.3.1 六组药物ADMET和药效相关性质数据 | 第51-52页 |
| 2.3.2 分子结构描述子的计算和获取 | 第52-54页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第54-67页 |
| 2.4.1 ULDA-RFE模型方法的分类预测结果 | 第54-56页 |
| 2.4.2 与其它分类方法的预测结果的比较 | 第56-58页 |
| 2.4.3 ULDA-RFE模型选择的变量及解释 | 第58-64页 |
| 2.4.4 由ULDA得到的类投影分布图的分析 | 第64-67页 |
| 2.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 3 QSAR新方法用于气味分子保留指数的建模分析 | 第68-86页 |
| 3.1 引言 | 第68-69页 |
| 3.2 原理与算法 | 第69-74页 |
| 3.2.1 奇异样本诊断的MC新方法 | 第69-72页 |
| 3.2.2 基于模型集群的蛙跳选变量方法 | 第72-73页 |
| 3.2.3 模型验证方法 | 第73-74页 |
| 3.3 数据 | 第74-75页 |
| 3.3.1 化合物结构及保留指数数据 | 第74页 |
| 3.3.2 分子结构描述符的计算 | 第74-75页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第75-85页 |
| 3.4.1 四个不同极性固定相保留指数的QSRR建模结果及讨论 | 第75-79页 |
| 3.4.2 模型所选变量的分析 | 第79-81页 |
| 3.4.3 模型应用域的初探 | 第81-85页 |
| 3.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 4 QSAR模型选择优化及应用域定义方法研究 | 第86-121页 |
| 4.1 引言 | 第86-87页 |
| 4.2 原理与算法 | 第87-92页 |
| 4.2.1 分子指纹和Dragon结构参数描述子 | 第87-88页 |
| 4.2.2 统计学建模算法 | 第88页 |
| 4.2.3 变量选择方法 | 第88-89页 |
| 4.2.4 模型应用域定义方法 | 第89-91页 |
| 4.2.5 模型参数确定及验证方法 | 第91-92页 |
| 4.2.6 相关计算的实现和程序 | 第92页 |
| 4.3 数据 | 第92-95页 |
| 4.3.1 细胞色素P450 CYP2D6抑制性 | 第92-93页 |
| 4.3.2 Ames致突变性 | 第93-94页 |
| 4.3.3 Xa因子抑制性 | 第94页 |
| 4.3.4 抗结核性 | 第94-95页 |
| 4.4 结果与讨论 | 第95-119页 |
| 4.4.1 P450 CYP2D6抑制性 | 第95-101页 |
| 4.4.2 Ames致突变性 | 第101-108页 |
| 4.4.3 Xa因子抑制性 | 第108-113页 |
| 4.4.4 抗结核性 | 第113-119页 |
| 4.5 本章小结 | 第119-121页 |
| 5 大规模分子结构数据库的生物活性标识初探 | 第121-134页 |
| 5.1 引言 | 第121页 |
| 5.2 原理与算法 | 第121-123页 |
| 5.3 数据 | 第123-124页 |
| 5.4 结果与讨论 | 第124-131页 |
| 5.4.1 生物活性的初步标识 | 第124页 |
| 5.4.2 PASS在CACL中没有找到命中分子的生物活性 | 第124-128页 |
| 5.4.3 仅通过对PASS结果的处理得到最终标识 | 第128-130页 |
| 5.4.4 综合PASS预测及MDDR相似搜索结果来标识优势结构 | 第130-131页 |
| 5.5 本章小结 | 第131-134页 |
| 参考文献 | 第134-149页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第149-151页 |
| 致谢 | 第151页 |
