| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 CYP450 结构多样性与系统命名 | 第9页 |
| 1.2 CYP450 三维结构 | 第9-10页 |
| 1.3 CYP450 催化机理 | 第10-12页 |
| 1.4 CYP450 抑制剂及分子设计研究 | 第12-17页 |
| 1.4.1 CYP450 抑制剂 | 第12-13页 |
| 1.4.2 CYP450 抑制剂的构效关系与分类预测 | 第13-17页 |
| 1.5 本文研究内容及研究意义 | 第17-19页 |
| 2 原理和方法 | 第19-25页 |
| 2.1 定量构效关系 | 第19-21页 |
| 2.1.1 分子全息结构表征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 MACCS 结构表征 | 第20页 |
| 2.1.3 支持向量机 | 第20页 |
| 2.1.4 偏最小二乘判别分析 | 第20-21页 |
| 2.1.5 模型质量评价 | 第21页 |
| 2.2 分子对接 | 第21-25页 |
| 2.2.1 Surflex-dock | 第22页 |
| 2.2.2 打分函数 | 第22-25页 |
| 3 CYP2C19 抑制剂分类模型及分子对接 | 第25-41页 |
| 3.1 数据来源与处理 | 第25-26页 |
| 3.2 结果分析与讨论 | 第26-39页 |
| 3.2.1 分子结构多样性分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于全息描述子的预测模型 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于 MACCS 描述子的预测模型 | 第28-29页 |
| 3.2.4 基于组合片段描述子的预测模型 | 第29-31页 |
| 3.2.5 分子对接 | 第31-39页 |
| 3.3 小结 | 第39-41页 |
| 4 CYP2C9 抑制剂分类模型及分子对接 | 第41-55页 |
| 4.1 数据来源与处理 | 第41-42页 |
| 4.2 结果分析与讨论 | 第42-53页 |
| 4.2.1 分子结构多样性分析 | 第42页 |
| 4.2.2 基于全息描述子的预测模型 | 第42-44页 |
| 4.2.3 基于 MACCS 描述子的预测模型 | 第44页 |
| 4.2.4 基于组合片段描述子的预测模型 | 第44-46页 |
| 4.2.5 分子对接 | 第46-53页 |
| 4.3 小结 | 第53-55页 |
| 5 CYP1A2 抑制剂分类模型及分子对接 | 第55-69页 |
| 5.1 数据来源与处理 | 第55-56页 |
| 5.2 结果分析与讨论 | 第56-68页 |
| 5.2.1 分子结构多样性分析 | 第56页 |
| 5.2.2 基于全息描述子的预测模型 | 第56-58页 |
| 5.2.3 基于 MACCS 描述子的预测模型 | 第58页 |
| 5.2.4 基于组合片段描述子的预测模型 | 第58-60页 |
| 5.2.5 分子对接 | 第60-68页 |
| 5.3 小结 | 第68-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-83页 |
| 附录 | 第83-86页 |
| A. 表征分子性质的 25 个描述子 | 第83-84页 |
| B. 最优分类模型中的描述子 | 第84-86页 |
| C. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第86页 |