| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-47页 |
| 1.1 芳构酶抑制剂的研究意义和研究进展 | 第13-16页 |
| 1.1.1 芳构酶抑制剂的研究意义 | 第13-15页 |
| 1.1.2 芳构酶抑制剂的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.2 B-raf激酶抑制剂的研究意义和研究进展 | 第16-23页 |
| 1.2.1 B-raf激酶抑制剂的研究意义 | 第16-19页 |
| 1.2.2 B-raf激酶抑制剂的研究进展 | 第19-23页 |
| 1.3 计算机辅助药物设计的常用方法 | 第23-45页 |
| 1.3.1 计算机辅助药物设计常用方法概述 | 第23-27页 |
| 1.3.2 定量构效关系方法 | 第27-35页 |
| 1.3.3 药效团模型的构建方法 | 第35-37页 |
| 1.3.4 分子对接方法 | 第37-39页 |
| 1.3.5 分子动力学模拟方法 | 第39-42页 |
| 1.3.6 结合自由能计算方法 | 第42-43页 |
| 1.3.7 虚拟筛选方法 | 第43-45页 |
| 1.4 论文内容概述 | 第45-47页 |
| 第2章 甾体类芳构酶抑制剂的3D-QSAR、药效团模型和虚拟筛选的研究 | 第47-70页 |
| 2.1 引言 | 第47页 |
| 2.2 化合物的结构和活性数据采集 | 第47-52页 |
| 2.3 方法 | 第52-54页 |
| 2.3.1 配体结构的准备 | 第52页 |
| 2.3.2 分子的叠合 | 第52-53页 |
| 2.3.3 CoMFA和CoMSIA模型的建立 | 第53-54页 |
| 2.3.4 统计分析 | 第54页 |
| 2.3.5 药效团模型的假设 | 第54页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第54-68页 |
| 2.4.1 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果 | 第54-57页 |
| 2.4.2 3D-QSAR模型的验证 | 第57-61页 |
| 2.4.3 CoMFA模型的三维等势图 | 第61-63页 |
| 2.4.4 CoMSIA模型的三维等势图 | 第63-65页 |
| 2.4.5 药效团模型的产生 | 第65-67页 |
| 2.4.6 虚拟筛选 | 第67-68页 |
| 2.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第3章 非甾体类芳构酶抑制剂的药效团模型、3D-QSAR和虚拟筛选的研究 | 第70-94页 |
| 3.1 引言 | 第70-71页 |
| 3.2 化合物的结构和活性数据采集 | 第71-75页 |
| 3.3 方法 | 第75-77页 |
| 3.3.1 配体和受体结构的准备 | 第75-76页 |
| 3.3.2 药效团模型的假设 | 第76页 |
| 3.3.3 分子对接 | 第76页 |
| 3.3.4 分子的叠合 | 第76页 |
| 3.3.5 CoMFA和CoMSIA模型的建立 | 第76-77页 |
| 3.3.6 统计分析 | 第77页 |
| 3.4 结果与讨论 | 第77-93页 |
| 3.4.1 药效团模型的产生 | 第77-79页 |
| 3.4.2 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果 | 第79-81页 |
| 3.4.3 3D-QSAR模型的验证 | 第81-87页 |
| 3.4.4 CoMFA模型的三维等势图 | 第87-88页 |
| 3.4.5 CoMSIA模型的三维等势图 | 第88-91页 |
| 3.4.6 分子对接分析 | 第91页 |
| 3.4.7 虚拟筛选 | 第91-93页 |
| 3.5 本章小结 | 第93-94页 |
| 第4章 B-Raf激酶抑制剂的2D,3D-QSAR、药效团模型和虚拟筛选的研究 | 第94-124页 |
| 4.1 引言 | 第94页 |
| 4.2 2D-QSAR研究 | 第94-103页 |
| 4.2.1 化合物的结构和活性数据采集 | 第94-96页 |
| 4.2.2 方法 | 第96-97页 |
| 4.2.2.1 分子描述符的获取 | 第96-97页 |
| 4.2.2.2 统计学处理方法 | 第97页 |
| 4.2.3 结果与讨论 | 第97-103页 |
| 4.2.4 2D-QSAR小结 | 第103页 |
| 4.3 药效团模型和3D-QSAR研究 | 第103-116页 |
| 4.3.1 化合物的结构和活性数据采集 | 第103-104页 |
| 4.3.2 方法 | 第104-106页 |
| 4.3.2.1 配体和受体结构的准备 | 第104页 |
| 4.3.2.2 药效团模型的假设 | 第104页 |
| 4.3.2.3 分子对接 | 第104-105页 |
| 4.3.2.4 分子的叠合 | 第105页 |
| 4.3.2.5 CoMFA和CoMSIA模型的建立 | 第105页 |
| 4.3.2.6 统计分析 | 第105-106页 |
| 4.3.3 结果与讨论 | 第106-115页 |
| 4.3.3.1 药效团模型的产生 | 第106-107页 |
| 4.3.3.2 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果 | 第107-112页 |
| 4.3.3.3 CoMSIA模型的三维等势图 | 第112-115页 |
| 4.3.4 药效团模型和3D-QSAR小结 | 第115-116页 |
| 4.4 虚拟筛选数据库 | 第116-122页 |
| 4.4.1 药效团模型的验证 | 第116页 |
| 4.4.2 分子对接模型的验证 | 第116-118页 |
| 4.4.3 虚拟筛选NCI2000非商业数据库 | 第118页 |
| 4.4.4 虚拟筛选ZINC商业数据库 | 第118-122页 |
| 4.5 本章小结 | 第122-124页 |
| 第5章 B-Raf激酶抑制剂的分子对接、分子动力学模拟和结合自由能计算 | 第124-140页 |
| 5.1 引言 | 第124-125页 |
| 5.2 方法 | 第125-127页 |
| 5.2.1 蛋白质和配体结构的准备 | 第125页 |
| 5.2.2 分子对接 | 第125-126页 |
| 5.2.3 分子动力学模拟 | 第126页 |
| 5.2.4 结合自由能计算 | 第126-127页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第127-138页 |
| 5.3.1 分子对接 | 第127-130页 |
| 5.3.2 MD模拟 | 第130-136页 |
| 5.3.2.1 MD模拟的轨迹分析 | 第130-134页 |
| 5.3.2.2 结合口袋氨基酸残基的RMSF | 第134-135页 |
| 5.3.2.3 MD模拟中的氢键分析 | 第135-136页 |
| 5.3.3 结合自由能计算 | 第136-138页 |
| 5.4 本章小结 | 第138-140页 |
| 第6章 B-Raf激酶抑制剂虚拟筛选结果的验证 | 第140-147页 |
| 6.1 引言 | 第140-141页 |
| 6.2 虚拟筛选结果的实验验证 | 第141-143页 |
| 6.2.1 实验材料 | 第141页 |
| 6.2.1.1 细胞株、药品和主要试剂 | 第141页 |
| 6.2.1.2 主要仪器和设备 | 第141页 |
| 6.2.1.3 试剂和试样的配置 | 第141页 |
| 6.2.2 实验方法 | 第141-142页 |
| 6.2.2.1 细胞培养 | 第141-142页 |
| 6.2.2.2 A375细胞增殖抑制活性的测定 | 第142页 |
| 6.2.3 结果和讨论 | 第142-143页 |
| 6.3 虚拟筛选结果的理论验证 | 第143-146页 |
| 6.3.1 方法 | 第143-144页 |
| 6.3.1.1 MD模拟 | 第143页 |
| 6.3.1.2 结合自由能的计算 | 第143-144页 |
| 6.3.2 结果与讨论 | 第144-146页 |
| 6.3.2.1 MD模拟 | 第144-145页 |
| 6.3.2.2 结合自由能计算 | 第145-146页 |
| 6.4 本章小结 | 第146-147页 |
| 第7章 论文工作总结与展望 | 第147-151页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第147-150页 |
| 7.2 展望 | 第150-151页 |
| 附录 | 第151-162页 |
| 参考文献 | 第162-178页 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果 | 第178-179页 |
| 致谢 | 第179页 |
