| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-16页 |
| 论文创新之处 | 第16-18页 |
| 第一章 基本方法及原理概述 | 第18-83页 |
| ·计算机辅助性质预测的基本定义 | 第18-21页 |
| ·定量构效关系(QSAR) | 第19-21页 |
| ·化学、生物模式识别 | 第21页 |
| ·计算机辅助性质预测的基本步骤 | 第21-42页 |
| ·数据的获取与样本的预处理 | 第22-25页 |
| ·样本特征的表示 | 第25-31页 |
| ·蛋白质序列的表征 | 第25-29页 |
| ·化合物小分子结构的表征 | 第29-31页 |
| ·模型的建立 | 第31-42页 |
| ·数据集的划分 | 第31-32页 |
| ·关键描述符的选择 | 第32-34页 |
| ·建模方法 | 第34-36页 |
| ·模型的评价(Model Evaluation) | 第36-37页 |
| ·模型的验证(Model Validation) | 第37-40页 |
| ·模型的应用域(Applicability Domain,AD) | 第40-42页 |
| ·计算机辅助配体-蛋白结合模式预测—分子对接 | 第42-53页 |
| ·分子对接的基本原理 | 第43-44页 |
| ·分子对接方法中的两个基本要素 | 第44-45页 |
| ·分子对接方法的分类 | 第45-46页 |
| ·分子对接方法的发展趋势 | 第46-49页 |
| ·柔性对接 | 第46-47页 |
| ·溶剂化效应 | 第47-48页 |
| ·反向对接 | 第48-49页 |
| ·本论文中使用的分子对接算法介绍 | 第49-53页 |
| ·FlexX | 第49-51页 |
| ·Glide | 第51-53页 |
| ·本论文中使用的算法介绍 | 第53-67页 |
| ·遗传算法-多元线性回归(Genetic Algorithm-Multiple LinearRegression,GA-MLR) | 第53-55页 |
| ·局部回归(Local Lazy regression,LLR) | 第55-56页 |
| ·最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines,LS-SVMs) | 第56-59页 |
| ·随机森林(Random Forest,RF) | 第59-61页 |
| ·支持向量机-递归特征消除(Support Vector Machines-RecursiveFeature Elimination,SVM-RFE) | 第61-62页 |
| ·比较分子场分析(CoMFA)和比较分子相似因子分析方法(CoMSIA) | 第62-64页 |
| ·序列比对算法介绍 | 第64-67页 |
| ·打分矩阵和空位罚分 | 第65-66页 |
| ·全局比对算法(global alignment) | 第66页 |
| ·局部比对算法(local alignment) | 第66-67页 |
| ·本论文的选题思路 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-83页 |
| 第二章 计算机辅助蛋白质折叠性质预测研究 | 第83-122页 |
| ·蛋白质的基本概述 | 第83-85页 |
| ·蛋白质的组成和结构 | 第83-84页 |
| ·蛋白质的折叠 | 第84-85页 |
| ·基于序列自相关信息预测蛋白质的折叠速率 | 第85-102页 |
| ·蛋白质折叠速率的研究背景及进展 | 第85-89页 |
| ·数据来源与方法 | 第89-91页 |
| ·结果 | 第91-95页 |
| ·讨论 | 第95-102页 |
| ·结论 | 第102页 |
| ·基于序列自相关信息识别蛋白质的折叠途径类型 | 第102-114页 |
| ·引言 | 第102-104页 |
| ·数据来源与方法 | 第104-106页 |
| ·结果与讨论 | 第106-114页 |
| ·结论 | 第114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 第三章 计算机辅助方法在配体-蛋白相互作用模式和强度预测研究中的应用 | 第122-179页 |
| ·基质金属蛋白(Matrix Metalloproteinases,MMPs)研究的背景及意义 | 第122-129页 |
| ·MMPs家族 | 第123-125页 |
| ·MMPs的抑制剂 | 第125-128页 |
| ·MMPs抑制剂分子的研究现状以及本章工作的设计思路 | 第128-129页 |
| ·组合分子建模方法研究白明胶酶及其潜在的抑制剂分子 | 第129-154页 |
| ·引言 | 第129-131页 |
| ·数据来源及方法 | 第131-139页 |
| ·结果与讨论 | 第139-153页 |
| ·结论 | 第153-154页 |
| ·基于结构的QSAR研究及其在一系列新型MMP-13抑制剂分子的应用 | 第154-168页 |
| ·引言 | 第154-155页 |
| ·数据 | 第155-158页 |
| ·活性构象的产生—分子对接 | 第158-159页 |
| ·建模方法 | 第159-161页 |
| ·结果与讨论 | 第161-167页 |
| ·结论 | 第167-168页 |
| 参考文献 | 第168-179页 |
| 第四章 计算机辅助类药分子ADME/Tox相关性质的预测研究 | 第179-209页 |
| ·ADME/Tox研究的背景及意义 | 第179-183页 |
| ·ADME/Tox以及相关性质 | 第180-181页 |
| ·用于ADME/Tox性质预测的计算机辅助方法的概述以及展望 | 第181-183页 |
| ·细胞色素P450 2C19底物的识别研究 | 第183-194页 |
| ·细胞色素P450家族以及研究意义 | 第183-186页 |
| ·数据与方法 | 第186-189页 |
| ·结果与讨论 | 第189-193页 |
| ·结论 | 第193-194页 |
| ·引起药物性肝损伤的化合物分子的识别研究 | 第194-202页 |
| ·药物性肝损伤以及研究进展 | 第194-196页 |
| ·数据与方法 | 第196-198页 |
| ·结果与讨论 | 第198-201页 |
| ·结论 | 第201-202页 |
| 参考文献 | 第202-209页 |
| 附录Ⅰ 在读博士期间已发表和待发表的论文目录 | 第209-211页 |
| 附录Ⅱ 作者简介 | 第211-212页 |
| 致谢 | 第212-213页 |
