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G蛋白偶联受体结构预测的关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景第16-18页
    1.2 研究内容第18-20页
    1.3 研究意义第20-21页
    1.4 本文结构第21-24页
第二章 GPCR结构预测技术概述第24-40页
    2.1 GPCR结构预测的问题描述第24页
    2.2 GPCR结构预测的研究现状第24-28页
        2.2.1 GPCR结构预测竞赛第25页
        2.2.2 低层结构拓扑预测技术现状第25-27页
        2.2.3 跨膜螺旋束结构建模技术现状第27页
        2.2.4 受体一配体复合结构建模技术现状第27-28页
        2.2.5 现状小结第28页
    2.3 GPCR结构预测的难点及相应措施第28-31页
        2.3.1 难点一:缺少直接先验知识第28-29页
        2.3.2 难点二:各种能量函数、搜索算法都有用,但都不准确第29-30页
        2.3.3 难点三:准确建模GPCR的结构拓扑困难第30-31页
    2.4 GPCR结构预测的优化方法第31-34页
        2.4.1 并行元启发方法的通用框架第31-32页
        2.4.2 同质元启发并行方法第32-33页
        2.4.3 异质元启发并行方法第33-34页
    2.5 GPCR结构预测的能量函数第34-37页
        2.5.1 Rosetta中跨膜蛋白的能量函数第35页
        2.5.2 Rosetta中复合物的能量函数第35-37页
    2.6 GPCR结构相关的数据库第37-39页
    2.7 本章小结第39-40页
第三章 基于序列信息的低层结构拓扑预测技术第40-51页
    3.1 引言第40页
    3.2 跨膜区拓扑预测第40-43页
        3.2.1 氨基酸序列的物理化学指数特征第41页
        3.2.2 氨基酸序列的组分特征第41-42页
        3.2.3 支持向量机的分类方法第42页
        3.2.4 验证实验第42-43页
    3.3 螺旋形变结构拓扑预测第43-49页
        3.3.1 形变角度的拓扑表示与计算第43-45页
        3.3.2 依据序列相似性聚类第45页
        3.3.3 形变弧度的连续模型第45-46页
        3.3.4 验证实验第46-49页
    3.4 讨论第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 基于结构拓扑的螺旋束结构建模技术第51-68页
    4.1 引言第51-52页
    4.2 螺旋束预测框架第52-53页
        4.2.1 并行框架的设计第52-53页
        4.2.2 单个线程的设计第53页
    4.3 基于结构拓扑的模型第53-54页
    4.4 基于结构拓扑的约束第54-56页
        4.4.1 两种约束的引入第54-55页
        4.4.2 约束引入的有效性验证第55-56页
    4.5 基于结构拓扑的能量项第56-57页
        4.5.1 能量项定义第56-57页
        4.5.2 能量项的区分能力第57页
    4.6 基于结构拓扑的采样算法第57-60页
        4.6.1 算法描述第57-58页
        4.6.2 视化比较第58-60页
    4.7 验证实验第60-65页
        4.7.1 对同源构象的优化实验第60-61页
        4.7.2 对GPCRDock2010参赛构象的优化实验第61-62页
        4.7.3 对八个解构GPCR的双盲实验第62-65页
    4.8 讨论第65-66页
    4.9 本章小结第66-68页
第五章 复合物柔性结构并行建模技术第68-84页
    5.1 引言第68-69页
    5.2 配体无关的柔性优化方法第69-72页
        5.2.1 Backrub运动模型第69-70页
        5.2.2 改进后的受体柔性优化方法第70-72页
        5.2.3 验证实验第72页
    5.3 配体有关的柔性优化方法第72-77页
        5.3.1 RosettaLigand对接方法第72-75页
        5.3.2 改进后的柔性对接方法第75-77页
        5.3.3 验证实验第77页
    5.4 混合柔性优化方法第77-79页
        5.4.1 混合优化流程第77页
        5.4.2 验证实验一第77-78页
        5.4.3 验证实验二第78-79页
    5.5 讨论第79页
    5.6 本章小结第79-84页
第六章 在线结构预测服务建设第84-88页
    6.1 引言第84页
    6.2 分布式计算框架第84-85页
    6.3 在线服务第85-86页
    6.4 小结第86-88页
第七章 总结与展望第88-92页
    7.1 工作总结第88-90页
    7.2 研究展望第90-92页
参考文献第92-102页
发表文章目录及科研项目第102-103页
致谢第103页

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