| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 PCBs的性质、污染及危害 | 第11-12页 |
| 1.1.2 PCBs的全球迁移 | 第12-13页 |
| 1.1.3 PCBs的生物降解 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第14-22页 |
| 1.2.1 定量构效关系的国内外研究动态 | 第14-16页 |
| 1.2.2 3D-QSAR模型国内外研究简介 | 第16-17页 |
| 1.2.3 PCBs迁移能力研究简介 | 第17-20页 |
| 1.2.4 分子对接技术研究简介 | 第20-21页 |
| 1.2.5 PCBs的微生物降解酶研究简介 | 第21-22页 |
| 1.3 存在的问题 | 第22页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和意义 | 第22-24页 |
| 第2章 计算软件与研究方法 | 第24-32页 |
| 2.1 SYBYL软件简介 | 第24页 |
| 2.2 3D-QSAR方法简介 | 第24-28页 |
| 2.2.1 模型数据收集 | 第24页 |
| 2.2.2 模型分子的构建及其能量优化 | 第24-25页 |
| 2.2.3 分子模建 | 第25-26页 |
| 2.2.4 模型稳定性和可靠性评价 | 第26-28页 |
| 2.2.5 模型解译 | 第28页 |
| 2.3 分子对接方法简介 | 第28-32页 |
| 2.3.1 分子对接原理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 分子对接方法分类 | 第29页 |
| 2.3.3 分子对接数据来源 | 第29-30页 |
| 2.3.4 分子对接的过程 | 第30-31页 |
| 2.3.5 打分函数简介 | 第31-32页 |
| 第3章 基于 3D-QSAR模型的PCBs KOA预测 | 第32-51页 |
| 3.1 模型数据来源 | 第32页 |
| 3.2 3D-QSAR模型的构建 | 第32-33页 |
| 3.2.1 分子构象优化及叠合 | 第32页 |
| 3.2.2 Co MFA与Co MSIA力场分析 | 第32-33页 |
| 3.2.3 偏最小二乘法分析 | 第33页 |
| 3.3 PCBs迁移能力（KOA值）的预测 | 第33-41页 |
| 3.4 Co MFA和Co MSIA模型解译 | 第41-45页 |
| 3.4.1 基于预测PCBs KOA值的Co MFA模型解译 | 第41-42页 |
| 3.4.2 基于预测PCBs KOA值的Co MSIA模型解译 | 第42-45页 |
| 3.5 Co MFA和Co MSIA模型的三维等势图分析 | 第45-48页 |
| 3.5.1 Co MFA模型的三维等势图分析 | 第45-47页 |
| 3.5.2 Co MSIA模型的三维等势图分析 | 第47-48页 |
| 3.6 Co MFA和Co MSIA模型差异性分析 | 第48页 |
| 3.7 PCBs环境迁移能力分析 | 第48-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于分子对接PCBs与Bph A的降解研究 | 第51-64页 |
| 4.1 蛋白质受体结构来源 | 第51页 |
| 4.2 分子对接的参数确定 | 第51-52页 |
| 4.3 PCBs POPs特性的皮尔森相关性分析 | 第52页 |
| 4.4 基于PCBs结合能的 3D-QSAR构建 | 第52-53页 |
| 4.4.1 Co MFA和Co MSIA力场分析 | 第52页 |
| 4.4.2 偏最小二乘法分析 | 第52-53页 |
| 4.5 Bph A活性位点结合能的计算 | 第53-56页 |
| 4.6 Bph A与PCBs结合能之间的比较分析 | 第56-57页 |
| 4.7 结合能与PCBs分子量及POPs特性分析 | 第57-58页 |
| 4.8 基于PCBs结合能的三维等势图分析 | 第58-63页 |
| 4.9 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 本文创新点 | 第65页 |
| 5.3 研究工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
