| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-46页 |
| ·结构生物信息学 | 第13-33页 |
| ·利用结构数据进行计算的特殊挑战 | 第13-14页 |
| ·结构生物信息学的研究内容 | 第14-26页 |
| ·结构生物信息学研究的常用工具和数据库 | 第26-33页 |
| ·结构生物信息学和其他分支学科的有机融合——研究实例 | 第33-40页 |
| ·药物研发概述 | 第40-42页 |
| ·结构生物信息学在药物研发中的作用 | 第42-44页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第44-46页 |
| 第2章 GPCR药效团模型产生的新方法研究 | 第46-64页 |
| ·引言 | 第46-53页 |
| ·材料和方法 | 第53-57页 |
| ·确定GPCR跨膜区氨基酸的位置并对其编号命名 | 第55-56页 |
| ·对关键氨基酸与药效团特征进行关联,生成两者的关联库 | 第56页 |
| ·产生一个原始的药效团模型 | 第56页 |
| ·利用聚类算法(LFD)对原始的药效团模型进行优化 | 第56-57页 |
| ·利用两种不同方法对我们的方法进行验证 | 第57页 |
| ·结果 | 第57-62页 |
| ·利用药效团特征关联库理解GPCR-配体相互作用 | 第58-59页 |
| ·Pharm-Map-Pick产生的ADRB2药效团模型优于基于受体-配体复合物的模型 | 第59页 |
| ·方法验证结果Ⅰ：我们的药效团模型能够正确预测GPCR-配体的结合模式 | 第59-60页 |
| ·方法验证结果Ⅱ：我们的药效团模型在虚拟筛选中表现良好 | 第60-61页 |
| ·统计分析本研究中产生的所有药效团模型 | 第61-62页 |
| ·本章讨论和总结 | 第62-64页 |
| 第3章 基因组水平预测阿司匹林的作用靶点 | 第64-77页 |
| ·引言 | 第64-66页 |
| ·材料和方法 | 第66-68页 |
| ·总述全基因范围内预测阿司匹林靶点的流程 | 第66-67页 |
| ·构建人类蛋白结构数据库 | 第67页 |
| ·检测和比较数据库中阿司匹林结合位点的相似性 | 第67页 |
| ·分子对接 | 第67-68页 |
| ·MM-PBSA自由能计算 | 第68页 |
| ·分子通路富集分析和分子网络构建 | 第68页 |
| ·结果 | 第68-76页 |
| ·全基因组范围内阿司匹林靶点的识别 | 第68-72页 |
| ·阿司匹林潜在靶蛋白的结构多样性 | 第72-73页 |
| ·阿司匹林与潜在靶点结合模式的多样化 | 第73-74页 |
| ·阿司匹林与潜在靶点的结合自由能 | 第74页 |
| ·阿司匹林潜在靶蛋白的分子通路 | 第74-76页 |
| ·本章总结 | 第76-77页 |
| 第4章 识别和比较人类PPI界面上的可药性口袋 | 第77-91页 |
| ·引言 | 第77-82页 |
| ·为什么要靶向PPI | 第77-78页 |
| ·定义PPI界面 | 第78-79页 |
| ·PPI界面的特征 | 第79-80页 |
| ·PPI界面的可药性口袋 | 第80-81页 |
| ·研究目的和内容 | 第81-82页 |
| ·材料和方法 | 第82-83页 |
| ·人类PPI结构数据的收集和处理 | 第82页 |
| ·人类PPI结合界面的识别 | 第82-83页 |
| ·可药性结合口袋的识别 | 第83页 |
| ·可药性结合口袋的两两相似性比较 | 第83页 |
| ·结果 | 第83-90页 |
| ·具有可药性结合口袋的蛋白比例 | 第83-84页 |
| ·具有可药性结合口袋的蛋白的功能分析 | 第84-86页 |
| ·可药性结合口袋的体积和氨基酸组成特征 | 第86-87页 |
| ·同聚体和异聚体蛋白作用的差异 | 第87-88页 |
| ·发现多个潜在的新靶标 | 第88-89页 |
| ·可药性结合口袋的相似性网络 | 第89-90页 |
| ·本章总结 | 第90-91页 |
| 第5章 论文总结 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-106页 |
| 附录 | 第106-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第114页 |
