| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-12页 |
| 略缩词列表 | 第12-13页 |
| 1 绪论 | 第13-37页 |
| 1.1 药物靶点研究背景 | 第13-19页 |
| 1.1.1 药物发现的过程 | 第13-14页 |
| 1.1.2 药物靶点 | 第14页 |
| 1.1.3 药靶识别 | 第14-17页 |
| 1.1.4 药靶验证 | 第17-19页 |
| 1.2 药靶研究进展 | 第19-26页 |
| 1.2.1 成功药靶 | 第19-21页 |
| 1.2.2 药靶公共数据库 | 第21-24页 |
| 1.2.3 药靶预测方法 | 第24-26页 |
| 1.3 药靶发现目前存在的问题 | 第26-31页 |
| 1.3.1 药靶定义模糊 | 第27-28页 |
| 1.3.2 临床药物不足,药物及药靶与通路的连接缺失 | 第28-29页 |
| 1.3.3 辅助精准医疗的药靶相关信息严重缺失 | 第29-30页 |
| 1.3.4 缺乏对药靶特征及其组合特征的整体认识 | 第30页 |
| 1.3.5 用于药靶发现的预测工具匮乏 | 第30-31页 |
| 1.4 解决方案 | 第31-33页 |
| 1.4.1 建立药靶严格确证的新策略 | 第31页 |
| 1.4.2 临床药物的收集及其药靶的确证并建立与通路的交叉连接 | 第31页 |
| 1.4.3 增加用于精准医疗相关药靶研究的重要信息 | 第31-32页 |
| 1.4.4 尝试建立药靶及其组合的特征规律 | 第32-33页 |
| 1.4.5 构建可用于药靶发现的新型算法 | 第33页 |
| 1.5 本研究的意义、主要内容和创新点 | 第33-37页 |
| 1.5.1 本研究的意义 | 第33-34页 |
| 1.5.2 本研究的主要内容 | 第34-35页 |
| 1.5.3 本研究的创新点 | 第35-37页 |
| 2 治疗药靶数据库(TTD)的升级 | 第37-53页 |
| 2.1 引言 | 第37-39页 |
| 2.2 药靶严格确证及临床药物收集 | 第39-41页 |
| 2.2.1 药靶严格确证新策略 | 第39-40页 |
| 2.2.2 临床药物的收集 | 第40-41页 |
| 2.3 药物、药靶与生物学通路的交叉连接 | 第41-44页 |
| 2.3.1 材料与方法 | 第41-42页 |
| 2.3.2 结果与讨论 | 第42-44页 |
| 2.4 耐药性突变 | 第44-46页 |
| 2.4.1 材料与方法 | 第44-45页 |
| 2.4.2 结果与讨论 | 第45-46页 |
| 2.5 药靶组合 | 第46-48页 |
| 2.5.1 材料与方法 | 第46-47页 |
| 2.5.2 结果与讨论 | 第47-48页 |
| 2.6 药靶在特定组织的表达量 | 第48-51页 |
| 2.6.1 材料与方法 | 第48-49页 |
| 2.6.2 结果与讨论 | 第49-51页 |
| 2.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 3 创新药靶的研究进展及其特征分析 | 第53-65页 |
| 3.1 背景 | 第53-54页 |
| 3.1.1 近年来FDA药物批准情况 | 第53-54页 |
| 3.1.2 药靶可药性的初步判断标准缺失 | 第54页 |
| 3.1.3 分析创新药靶的方向 | 第54页 |
| 3.2 材料与方法 | 第54-56页 |
| 3.2.1 数据收集与处理 | 第54-55页 |
| 3.2.2 人类蛋白质互作网络构建 | 第55页 |
| 3.2.3 网络描述符的计算 | 第55-56页 |
| 3.2.4 创新药靶系统特性计算 | 第56页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第56-64页 |
| 3.3.1 创新药靶临床试验进展情况 | 第56-60页 |
| 3.3.2 反映创新药靶临床试验进展快慢的因素 | 第60-61页 |
| 3.3.3 创新药靶的主要特征 | 第61-62页 |
| 3.3.4 区分创新药靶临床进展快慢的特征 | 第62-64页 |
| 3.3.5 展望 | 第64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 多靶点药物与组合药物在人类激酶组中的对比研究 | 第65-81页 |
| 4.1 背景 | 第65-67页 |
| 4.2 材料与方法 | 第67-72页 |
| 4.2.1 数据收集与预处理 | 第68-72页 |
| 4.2.4 建立药物与药靶相互作用网络 | 第72页 |
| 4.2.5 成功药靶系统发育树的构建 | 第72页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第72-79页 |
| 4.3.1 多靶点药物及组合药物在人类激酶组中分布 | 第72-74页 |
| 4.3.2 批准的多靶点药物和组合药物的药物-药靶相互作用网络 | 第74-76页 |
| 4.3.3 药靶对在系统发育树和生物化学分类的比较 | 第76-77页 |
| 4.3.4 分析药物-药靶相互作用的疾病子网络 | 第77-79页 |
| 4.4 本章小节 | 第79-81页 |
| 5 基于蛋白质功能预测的药靶预测新型算法构建 | 第81-99页 |
| 5.1 背景 | 第81-83页 |
| 5.2 材料与方法 | 第83-87页 |
| 5.2.1 数据收集与数据集构建 | 第84页 |
| 5.2.2 蛋白质描述符计算 | 第84-85页 |
| 5.2.3 蛋白质功能家族预测模型 | 第85-86页 |
| 5.2.4 性能评估方法 | 第86-87页 |
| 5.3 结果和讨论 | 第87-98页 |
| 5.3.1 预测结果评估 | 第87-90页 |
| 5.3.2 与其他蛋白质功能预测工具的比较 | 第90-94页 |
| 5.3.3 整合多种预测方法 | 第94-98页 |
| 5.3.4 展望 | 第98页 |
| 5.4 本章小节 | 第98-99页 |
| 6 结论及展望 | 第99-101页 |
| 6.1 结论 | 第99-100页 |
| 6.2 对未来工作的展望 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-127页 |
| 附录 | 第127-146页 |
| A.作者在攻读学位期间发表论文目录 | 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.药物临床数据的来源 | 第128-133页 |
| D.SVMProt覆盖的蛋白质功能族完整列表以及 SVM,kNN和PNN模型在独立测试集上的的预测性能 | 第133-146页 |
