| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 略缩词列表 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.1 天然产物及其结构多样性的来源 | 第11-13页 |
| 1.1.2 天然产物作为候选药物的历史发展 | 第13-15页 |
| 1.1.3 海量天然产物数据对现代药物研究的意义 | 第15页 |
| 1.2 天然产物研究现状与进展 | 第15-20页 |
| 1.2.1 现代分离、分析方法的进步推动海量天然产物发现 | 第15-16页 |
| 1.2.2 生物信息学方法在天然产物研究中的应用 | 第16-18页 |
| 1.2.3 系统发育在天然来源药物发现中的应用 | 第18-19页 |
| 1.2.4 基于天然产物新药研究的发展趋势 | 第19-20页 |
| 1.3 基于天然产物药物发现中目前存在的问题 | 第20-22页 |
| 1.3.1 现有天然产物相关研究数据的获取 | 第20-21页 |
| 1.3.2 天然产物研究中物种的选择 | 第21-22页 |
| 1.3.3 天然产物系统的复杂机理 | 第22页 |
| 1.4 解决方案和策略 | 第22-23页 |
| 1.4.1 构建天然产物与物种对应关系的内部数据库 | 第23页 |
| 1.4.2 借助系统发育分析天然来源药物在物种空间的分布特征 | 第23页 |
| 1.4.3 相同物种来源现代药物和传统药物信息学比较 | 第23页 |
| 1.5 本研究的意义、主要内容和创新点 | 第23-27页 |
| 1.5.1 本研究的目的与意义 | 第23-24页 |
| 1.5.2 本研究的主要内容 | 第24-25页 |
| 1.5.3 本研究的创新点 | 第25-27页 |
| 2 天然产物及其来源物种的收集与分析 | 第27-41页 |
| 2.1 前言 | 第27页 |
| 2.2 现有天然产物数据的概述 | 第27-31页 |
| 2.3 现有天然产物数据库的统计分析 | 第31-36页 |
| 2.3.1 现有天然产物数据库的发展趋势 | 第32-33页 |
| 2.3.2 开源天然产物数据库的分析及讨论 | 第33-36页 |
| 2.4 实验数据与方法 | 第36页 |
| 2.5 结果与讨论 | 第36-39页 |
| 2.5.1 内部数据库NPSD与已有天然产物数据库的比较 | 第36-37页 |
| 2.5.2 天然产物来源物种统计分析 | 第37-38页 |
| 2.5.3 天然产物在物种中的分布 | 第38-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 3 天然来源抗癌药物在物种和化学空间分布的研究 | 第41-57页 |
| 3.1 前言 | 第41-44页 |
| 3.2 实验数据与方法 | 第44-46页 |
| 3.2.1 数据的收集、药物类型定义 | 第44-45页 |
| 3.2.2 抗癌药物来源物种的查找 | 第45页 |
| 3.2.3 根据物种产药能力差异进行物种分类 | 第45页 |
| 3.2.4 产药物种在系统进化树上的分布 | 第45页 |
| 3.2.5 计算药物的物理化学性质 | 第45-46页 |
| 3.2.6 生物信号通路分析、注释 | 第46页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第46-54页 |
| 3.3.1 近70年来(1946-2016)抗癌药物的发展趋势 | 第46-47页 |
| 3.3.2 抗癌药物在系统进化树上的分布特征 | 第47-51页 |
| 3.3.3 来自CPS和CLS物种抗癌药物的成药性比较 | 第51-53页 |
| 3.3.4 天然来源抗癌药物治疗靶点分析 | 第53页 |
| 3.3.5 天然来源抗癌药物生物信号通路分析 | 第53-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-57页 |
| 4 现代药物与传统药物在植物进化树上的对比研究 | 第57-71页 |
| 4.1 前言 | 第57-58页 |
| 4.2 实验数据与方法 | 第58-61页 |
| 4.2.1 植物来源现代药物及其来源物种的收集 | 第58页 |
| 4.2.2 传统药用植物的收集 | 第58-60页 |
| 4.2.3 植物系统进化树的构建及注释 | 第60-61页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第61-69页 |
| 4.3.1 产药物种的概述 | 第61-62页 |
| 4.3.2 现代药物与传统药物在植物进化树上的对比分析 | 第62-64页 |
| 4.3.3 “热点”药物高产重叠区分析和探讨 | 第64-67页 |
| 4.3.4 “热点”药物高产重叠科分析和探讨 | 第67-69页 |
| 4.4 本章小节 | 第69-71页 |
| 5 天然来源批准药物与传统中草药信息学对比研究 | 第71-101页 |
| 5.1 背景 | 第71-72页 |
| 5.2 实验数据与方法 | 第72-77页 |
| 5.2.1 天然来源批准药物的信息收集 | 第72-73页 |
| 5.2.2 传统中草药的信息收集及处理 | 第73-77页 |
| 5.3 结果和讨论 | 第77-100页 |
| 5.3.1 植物来源批准药物与传统中草药在物种、属、科层级分布 | 第77-78页 |
| 5.3.2 物种层级批准药物与传统中草药数据预处理 | 第78-79页 |
| 5.3.3 相同物种来源批准药物与传统中草药信息学比较结果 | 第79-93页 |
| 5.3.4 批准药物现代药理学机制与传统中药功效(子)类别关联分析 | 第93-100页 |
| 5.4 本章小节 | 第100-101页 |
| 6 结论及展望 | 第101-103页 |
| 6.1 结论 | 第101-102页 |
| 6.2 对未来工作的展望 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-127页 |
| 附录 | 第127-153页 |
| A.作者在攻读学位期间发表及拟发表论文目录 | 第127-128页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第128页 |
| C.作者在攻读学位期间参加的学术会议 | 第128页 |
| D.作者在攻读学位期间获奖目录 | 第128-129页 |
| E.天然来源抗癌药物来源物种分组 | 第129-132页 |
| F.抗癌药物每年批准个数及其药物类型分布(1946-2016) | 第132页 |
| G.近70年来不同药物类型抗癌药物的发展趋势图 | 第132-133页 |
| H.抗癌药物其他成药性参数的统计学差异 | 第133-134页 |
| I.79抗癌药物成药性参数的计算值 | 第134-138页 |
| J.来自植物和细菌界77个抗癌药的靶点信息 | 第138-141页 |
| K.来自植物和细菌界72个抗癌药靶向的生物信号通路信息 | 第141-143页 |
| L.FDA对植物部位的分类及定义 | 第143页 |
| M.其他中药功效(子)分类中同物种来源批准药物与中草药信息比较列表 | 第143-153页 |
