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计算化学在抗癌药物研究和原子化能预测中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 文献综述及课题选择第11-32页
   ·引言第11页
   ·QSAR基本原理及发展第11-19页
     ·常用3D-QSAR方法介绍第14-17页
       ·比较分子场分析(CoMFA)方法简介第14-17页
       ·比较分子相似因子分析(CoMSIA)方法简介第17页
     ·4D-QSAR方法简介第17-19页
   ·QSAR模型建立方法第19-20页
     ·多元线性回归(MLR)第19页
     ·主成分回归(PCA)第19-20页
     ·偏最小二乘法(PLS)第20页
     ·人工神经网络(ANN)第20页
   ·QSAR主要结构参数第20-23页
     ·疏水参数第20-21页
     ·电性参数第21页
     ·立体参数第21-22页
     ·拓扑参数第22页
     ·理化性质参数第22页
     ·纯粹的结构参数第22-23页
   ·QSAR研究相关软件第23页
   ·QSAR在药物分子设计中的应用第23-27页
     ·农药领域第23-24页
     ·医药领域第24-27页
 参考文献第27-32页
第二章 一类鬼臼毒素衍生物抗癌(KB细胞)活性的QSAR研究第32-43页
   ·引言第32页
   ·计算方法第32-38页
     ·化合物药效构象选择第33-38页
     ·叠合规则第38页
   ·CoMFA和CoMSIA模型的建立第38-39页
     ·CoMFA模型的建立第38-39页
     ·CoMSIA模型的建立第39页
   ·结果分析与讨论第39-41页
   ·结论第41-42页
 参考文献第42-43页
第三章 一类鬼臼毒素衍生物抗癌(A-549)活性的QSAR研究第43-50页
   ·引言第43页
   ·计算方法第43-46页
     ·选择化合物及活性数据第43-44页
     ·活性构象确定及分子叠合第44-46页
     ·CoMSIA与PLS分析第46页
   ·结果与讨论第46-48页
     ·CoMSIA模型第46-47页
     ·CoMSIA三维等值面图第47-48页
   ·结论第48-49页
 参考文献第49-50页
第四章 B3LYP-SVM方法预测分子的原子化能第50-68页
   ·引言第50-51页
   ·计算方法第51-54页
     ·密度泛函原理第51-52页
     ·支持向量机第52-53页
     ·原子化能的计算第53-54页
   ·计算工具第54页
     ·Gaussian第54页
     ·自由软件R第54页
   ·计算结果与讨论第54-65页
   ·结论第65-66页
 参考文献第66-68页
在学期间的研究成果第68-69页
致谢第69-70页
附录:描述符计算值列表第70-75页

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