| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-42页 |
| 1.1 ROCKS研究背景 | 第14-28页 |
| 1.1.1 ROCKs蛋白的结构特征 | 第16-17页 |
| 1.1.2 ROCKs与疾病 | 第17-22页 |
| 1.1.3 ROCKs的抑制剂 | 第22-24页 |
| 1.1.4 ROCK抑制剂的结合机制 | 第24-26页 |
| 1.1.5 与ROCK相关的分子模拟研究 | 第26-28页 |
| 1.2 研究意义 | 第28页 |
| 1.3 计算机辅助药物设计方法概论 | 第28-29页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第29-30页 |
| 参考文献 | 第30-42页 |
| 第二章 靶向ROCK的虚拟筛选和抑制剂发现研究 | 第42-64页 |
| 2.1 引言 | 第42-43页 |
| 2.2 理论及实验方法 | 第43-47页 |
| 2.2.1 虚拟筛选数据的准备及流程 | 第43-44页 |
| 2.2.2 ROCK1激酶的抑制活性实验 | 第44页 |
| 2.2.3 细胞培养及活性测定 | 第44-45页 |
| 2.2.4 斑马鱼模型试验 | 第45页 |
| 2.2.5 化合物24的急性毒性试验 | 第45-46页 |
| 2.2.6 分子动力学模拟 | 第46页 |
| 2.2.7 MM/GBSA结合自由能分解 | 第46-47页 |
| 2.3 结果和讨论 | 第47-59页 |
| 2.3.1 分子对接方法预测能力的评估 | 第47-48页 |
| 2.3.2 ROCK1激酶的抑制活性实验和抑制肿瘤细胞增殖的试验 | 第48-51页 |
| 2.3.3 抑制剂结构分析 | 第51-53页 |
| 2.3.4 详细比较化合物13和 24与ROCK1的相互作用 | 第53-57页 |
| 2.3.5 化合物24是治疗脑出血的候选药物 | 第57-59页 |
| 2.4 本章小结 | 第59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 第三章 采用分子对接、分子动力学模拟和自由能计算方法研究ROCK1与三嗪类抑制剂的相互作用 | 第64-92页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 理论方法 | 第65-70页 |
| 3.2.1 抑制剂1生物活性测试 | 第65页 |
| 3.2.2 体系准备 | 第65-66页 |
| 3.2.3 Glide半柔性分子对接 | 第66页 |
| 3.2.4 IFD（Induced fit docking）柔性分子对接 | 第66页 |
| 3.2.5 QPLD蛋白诱导配体分子电荷极化的分子对接 | 第66-67页 |
| 3.2.6 MM/GBSA打分方法再评估 | 第67页 |
| 3.2.7 分子动力学模拟 | 第67页 |
| 3.2.8 MM/GBSA结合自由能计算 | 第67-68页 |
| 3.2.9 MM/GBSA结合自由能分解 | 第68-70页 |
| 3.3 结果和讨论 | 第70-86页 |
| 3.3.1 生物活性测试 | 第70-71页 |
| 3.3.2 ROCK1与三嗪类抑制剂对接结果分析 | 第71-75页 |
| 3.3.3 分子动力学模拟和MM/GBSA结合自由能计算 | 第75-84页 |
| 3.3.4 ROCK1三嗪类抑制剂的理性药物设计 | 第84-86页 |
| 3.4 本章小结 | 第86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 第四章 LIMK2与吡咯并嘧啶类抑制剂相互作用理论研究：基于结构的抑制剂设计 | 第92-117页 |
| 4.1 引言 | 第92页 |
| 4.2 理论方法 | 第92-97页 |
| 4.2.1 同源建模 | 第92-93页 |
| 4.2.2 蛋白和配体小分子准备 | 第93页 |
| 4.2.3 分子对接 | 第93-95页 |
| 4.2.4 分子动力学模拟 | 第95-96页 |
| 4.2.5 MM/GBSA结合自由能计算和结合自由能分解 | 第96-97页 |
| 4.3 结果和讨论 | 第97-111页 |
| 4.3.1 同源建模和分子对接结果 | 第97-102页 |
| 4.3.2 分子动力学模拟和MM/GBSA结合自由能计算 | 第102-105页 |
| 4.3.3 LIMK2主要氨基酸残基与抑制剂分子的相互作用 | 第105-109页 |
| 4.3.4 LIMK2吡咯并嘧啶类抑制剂的理性药物设计 | 第109-111页 |
| 4.4 本章小结 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-117页 |
| 第五章 ROCK抑制剂FPND对阿托伐他汀引起的脑出血的保护作用及机理研究 | 第117-141页 |
| 5.1 引言 | 第117-118页 |
| 5.2 理论方法 | 第118-122页 |
| 5.2.1 细胞培养和材料 | 第118-119页 |
| 5.2.2 FPND激酶抑制活性测试 | 第119页 |
| 5.2.3 Glide半柔性分子对接 | 第119页 |
| 5.2.4 分子动力学模拟 | 第119-120页 |
| 5.2.5 MM/GBSA结合自由能计算和分解 | 第120页 |
| 5.2.6 x CELLigence实时细胞分析系统监测细胞粘附和伸展 | 第120页 |
| 5.2.7 免疫荧光实验 | 第120-121页 |
| 5.2.8 Western印迹分析 | 第121页 |
| 5.2.9 斑马鱼模型试验 | 第121页 |
| 5.2.10 FPND的急性毒性试验 | 第121-122页 |
| 5.3 结果和讨论 | 第122-136页 |
| 5.3.1 FPND的抑制活性以及结合特征 | 第122-125页 |
| 5.3.2 FPND在斑马鱼胚胎中预防阿托伐他汀诱导的脑出血 | 第125页 |
| 5.3.3 FPND预防阿托伐他汀诱导细胞-细胞间连接的破坏与丢失 | 第125-130页 |
| 5.3.4 FPND通过抑制ROCK/MYPT1/MLC2，ROCK/LIMK/丝切蛋白和Src/VEC信号通路的激活来防止细胞-细胞连接的破裂 | 第130-135页 |
| 5.3.5 FPND是一种很有前途的治疗出血性中风的候选先导化合物 | 第135-136页 |
| 5.4 本章小结 | 第136页 |
| 参考文献 | 第136-141页 |
| 第六章 基于分子对接和药效团映射整合的多构象并行虚拟筛选以及实验研究 | 第141-166页 |
| 6.1 引言 | 第141-142页 |
| 6.2 理论及试验方法 | 第142-145页 |
| 6.2.1 并行虚拟筛选策略的建立 | 第142-143页 |
| 6.2.2 激酶抑制活性测试 | 第143页 |
| 6.2.3 相似性搜索 | 第143页 |
| 6.2.4 分子对接 | 第143-144页 |
| 6.2.5 分子动力学模拟 | 第144页 |
| 6.2.6 MM/GBSA结合自由能计算和分解 | 第144页 |
| 6.2.7 细胞培养 | 第144-145页 |
| 6.2.8 Western印迹分析 | 第145页 |
| 6.2.9 斑马鱼模型试验 | 第145页 |
| 6.3 结果和讨论 | 第145-160页 |
| 6.3.1 并行虚拟筛选以及ROCK1抑制活性的测试 | 第145-149页 |
| 6.3.2 抑制剂的结构特征分析 | 第149-150页 |
| 6.3.3 相似性搜索以及构效关系分析 | 第150-151页 |
| 6.3.4 抑制剂与ROCK1的结合模式分析 | 第151-157页 |
| 6.3.5 ROCK1抑制剂抑制ROCK下游效应蛋白的磷酸化 | 第157-158页 |
| 6.3.6 ROCK抑制剂能够减少化学因素引起的斑马鱼脑出血 | 第158-160页 |
| 6.4 本章小结 | 第160页 |
| 参考文献 | 第160-166页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第166-168页 |
| 致谢 | 第168-169页 |
