| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-32页 |
| ·计算机辅助药物设计简介 | 第12-13页 |
| ·定量构效关系 | 第13-21页 |
| ·活性参数 | 第13页 |
| ·结构参数 | 第13-14页 |
| ·QSAR研究中参数选择方法 | 第14-15页 |
| ·逐步回归法 | 第14页 |
| ·遗传算法 | 第14页 |
| ·线性判别分析 | 第14-15页 |
| ·变量最优子集回归 | 第15页 |
| ·QSAR研究中的建模方法 | 第15-18页 |
| ·主成分回归 | 第16页 |
| ·多元线性回归 | 第16页 |
| ·偏最小二乘法 | 第16-17页 |
| ·启方式方法 | 第17页 |
| ·人工神经网络 | 第17页 |
| ·广义回归神经网络法 | 第17页 |
| ·支持向量机法 | 第17-18页 |
| ·聚类分析 | 第18页 |
| ·定量构效关系的研究方法 | 第18-21页 |
| ·二维定量构效关系 | 第18-19页 |
| ·三维定量构效关系 | 第19-21页 |
| ·多维定量构效关系 | 第21页 |
| ·分子对接 | 第21-22页 |
| ·高通量虚拟筛选 | 第22-24页 |
| ·药效团搜索 | 第23-24页 |
| ·分子对接计算 | 第24页 |
| ·Topomer Search | 第24页 |
| ·乙酰胆碱酯酶抑制剂 | 第24-25页 |
| ·立题依据与展望 | 第25-26页 |
| 参考文献 | 第26-32页 |
| 第二章 传统CoMFA和CoMSIA方法对他克林派生物的乙酰胆碱酯酶抑制剂 | 第32-51页 |
| ·引言 | 第32-34页 |
| ·研究方法 | 第34-41页 |
| ·化合物及活性数据 | 第34-37页 |
| ·分子三维结构的构建 | 第37-38页 |
| ·分子对接和活性构象 | 第38页 |
| ·分子叠合 | 第38-39页 |
| ·CoMFA和CoMSIA方法 | 第39-40页 |
| ·偏最小二乘法 | 第40-41页 |
| ·结果与讨论 | 第41-46页 |
| ·分子对接 | 第41页 |
| ·CoMFA | 第41-42页 |
| ·CoMSIA | 第42-44页 |
| ·三维等势图 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 第三章 使用Topomer CoMFA对他克林派生物的乙酰胆碱酯酶抑制剂进行定量构效关系研究 | 第51-57页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·研究方法 | 第52-53页 |
| ·化合物及活性数据 | 第52页 |
| ·分子三维结构的构建 | 第52-53页 |
| ·Topomer CoMFA参数设置 | 第53页 |
| ·结果与讨论 | 第53-55页 |
| ·Topomer CoMFA结果 | 第53-54页 |
| ·三维等势图 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |
| 第四章 使用Topomer Search和分子对接相结合的虚拟筛选方法 | 第57-63页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·研究方法 | 第58-61页 |
| ·化合物及活性数据 | 第58-60页 |
| ·分子三维结构的构建 | 第60页 |
| ·Topomer search | 第60-61页 |
| ·分子对接 | 第61页 |
| ·结果与讨论 | 第61-62页 |
| ·结论 | 第62页 |
| 参考文献 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表及待发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
