摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-8页 |
目录 | 第8-12页 |
第一章 绪论 | 第12-38页 |
·定量构效关系发展简介 | 第12页 |
·二维定量构效关系研究 | 第12-14页 |
·Hansch法 | 第13页 |
·Free-Wilson法 | 第13页 |
·分子连接性指数法 | 第13-14页 |
·三维定量构效关系研究 | 第14-17页 |
·距离几何法 | 第14-15页 |
·分子形状分析 | 第15页 |
·比较分子场分析 | 第15-16页 |
·比较分子相似性指数分析 | 第16-17页 |
·虚拟受体方法 | 第17页 |
·定量构效关系中的分子结构参数 | 第17-18页 |
·经验参数 | 第17-18页 |
·拓扑参数 | 第18页 |
·量子化学参数 | 第18页 |
·QSAR研究中的参数选择方法 | 第18-19页 |
·逐步回归法 | 第19页 |
·变量最优子集回归 | 第19页 |
·遗传算法 | 第19页 |
·QSAR研究中的建模方法 | 第19-25页 |
·多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR) | 第20页 |
·主成分回归(Principal Component Regression) | 第20页 |
·偏最小二乘法(Partial Least Square,PLS) | 第20页 |
·人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN) | 第20-22页 |
·支持向量机回归(Support Vector Regression) | 第22-25页 |
·定量构效关系研究的应用 | 第25-27页 |
·计算机辅助药物设计领域 | 第25-27页 |
·环境毒理学评价 | 第27页 |
·结语与展望 | 第27-28页 |
参考文献 | 第28-38页 |
第二章 神经网络法研究苯基烷胺类致幻剂的定量构效关系 | 第38-51页 |
·引言 | 第38-39页 |
·方法与数据 | 第39-47页 |
·GRNN原理 | 第39页 |
·化合物活性数据 | 第39-42页 |
·参数计算与选择 | 第42-46页 |
·多元线性回归模型 | 第46页 |
·神经网络建模 | 第46-47页 |
·结果与讨论 | 第47-49页 |
·散布常数对结果的影响 | 第47-48页 |
·结果 | 第48-49页 |
·结论 | 第49页 |
参考文献: | 第49-51页 |
第三章 支持向量机方法用于苯基烷胺类致幻活性的QSAR研究 | 第51-58页 |
·引言 | 第51页 |
·方法与数据 | 第51-52页 |
·SVM原理 | 第51-52页 |
·化合物活性数据 | 第52页 |
·参数选择与计算 | 第52-53页 |
·结果与讨论 | 第53-57页 |
·SVM参数的优化 | 第53-55页 |
·结果 | 第55页 |
·三种方法对比 | 第55-57页 |
·结论 | 第57页 |
参考文献: | 第57-58页 |
第四章 比较分子场分析法研究苯基烷胺类致幻剂的三维定量构效关系 | 第58-72页 |
·引言 | 第58页 |
·方法与数据 | 第58-64页 |
·化合物活性数据 | 第58-62页 |
·分子结构的构建与叠合 | 第62-63页 |
·CoMFA分析 | 第63-64页 |
·结果与讨论 | 第64-68页 |
·构象对结果的影响 | 第64-65页 |
·步长的选择 | 第65-66页 |
·不同的电荷计算方法 | 第66页 |
·CoMFA结果 | 第66-68页 |
·CoMFA等高图分析 | 第68-69页 |
·结论 | 第69-70页 |
参考文献: | 第70-72页 |
第五章 二芳基吡咯酮类5-HT_(2C)抑制剂的三维定量构效关系研究 | 第72-85页 |
·引言 | 第72-73页 |
·方法与数据 | 第73-77页 |
·活性数据 | 第73-75页 |
·方法简介 | 第75页 |
·分子构建与优化 | 第75页 |
·分子叠合 | 第75-77页 |
·3D-QSAR分析 | 第77页 |
·结果与讨论 | 第77-83页 |
·不同的衰减因子对结果的影响 | 第77页 |
·不同的步长取值对结果的影响 | 第77-78页 |
·不同的电荷计算方法对结果的影响 | 第78页 |
·不同的场组合对结果的影响 | 第78-79页 |
·结果 | 第79-81页 |
·三维等高图分析 | 第81-83页 |
·结论 | 第83页 |
参考文献: | 第83-85页 |
攻读硕士学位期间发表及待发表的论文 | 第85-86页 |
致谢 | 第86页 |