| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.1 中药代谢产物研究的重要性 | 第12页 |
| 1.1.2 中药代谢网络研究的重要性 | 第12-13页 |
| 1.1.3 信息学的方法是药物代谢研究的有效手段 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 药物代谢产物预测研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 药物代谢网络研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.4 研究思路 | 第17-18页 |
| 1.5 研究意义 | 第18-19页 |
| 第二章 常用数据挖掘算法 | 第19-26页 |
| 2.1 分类算法 | 第19-23页 |
| 2.1.1 基本算法 | 第19-22页 |
| 2.1.1.1 贝叶斯网络算法 | 第19页 |
| 2.1.1.2 支持向量机算法 | 第19-20页 |
| 2.1.1.3 K最近邻算法 | 第20页 |
| 2.1.1.4 KStar算法 | 第20-21页 |
| 2.1.1.5 决策树算法 | 第21页 |
| 2.1.1.6 随机森林算法 | 第21-22页 |
| 2.1.2 集成学习算法 | 第22-23页 |
| 2.1.2.1 AdaBoost算法 | 第22-23页 |
| 2.1.2.2 Bagging算法 | 第23页 |
| 2.2 特征选择算法 | 第23-25页 |
| 2.2.1 CHI算法 | 第23页 |
| 2.2.2 IG算法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 GR算法 | 第24页 |
| 2.2.4 Relief算法 | 第24-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 CYP450酶介导代谢反应代谢产物预测模型的构建 | 第26-66页 |
| 3.1 数据来源 | 第26-27页 |
| 3.2 方法原理 | 第27-37页 |
| 3.2.1 代谢位点的参数化表征 | 第27-32页 |
| 3.2.2 阴性样本的筛选 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于化学键的代谢产物预测模型构建方法 | 第33-36页 |
| 3.2.4 代谢产物预测模型的评价方法 | 第36-37页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第37-47页 |
| 3.3.1 代谢位点统计结果 | 第37-38页 |
| 3.3.2 阴性代谢位点的筛选 | 第38-40页 |
| 3.3.3 CYP450 3A4,2D6和2C9介导的5类代谢反应代谢产物预测模型的构建 | 第40-47页 |
| 3.3.3.1 训练集与测试集样本的划分 | 第40-41页 |
| 3.3.3.2 特征属性选择 | 第41-43页 |
| 3.3.3.3 代谢产物预测模型的构建 | 第43页 |
| 3.3.3.4 最优模型的选择 | 第43-46页 |
| 3.3.3.5 最优模型的评价 | 第46-47页 |
| 3.4 与文献报道代谢产物预测模型的比较 | 第47-59页 |
| 3.5 CYP450酶介导代谢反应代谢产物预测模型在中药化学成分代谢产物预测中的应用 | 第59-64页 |
| 3.6 小结 | 第64-66页 |
| 第四章 氧化还原酶介导代谢反应代谢产物预测模型的构建 | 第66-85页 |
| 4.1 数据来源 | 第66-67页 |
| 4.2 方法原理 | 第67-68页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第68-79页 |
| 4.3.1 代谢位点统计结果 | 第68-69页 |
| 4.3.2 阴性代谢位点的筛选 | 第69-71页 |
| 4.3.3 氧化还原酶介导的7类代谢反应代谢产物预测模型的构建 | 第71-79页 |
| 4.3.3.1 训练集与测试集样本的划分 | 第71-72页 |
| 4.3.3.2 特征属性选择 | 第72-75页 |
| 4.3.3.3 代谢产物预测模型的构建 | 第75页 |
| 4.3.3.4 最优模型的选择 | 第75-77页 |
| 4.3.3.5 最优模型的评价 | 第77-79页 |
| 4.4 氧化还原酶介导代谢反应代谢产物预测模型的应用 | 第79-84页 |
| 4.5 小结 | 第84-85页 |
| 第五章 中药代谢产物预测模型在中药代谢网络构建中的应用 | 第85-92页 |
| 5.1 方法原理 | 第85-87页 |
| 5.1.1 中药化学成分代谢网络预测模型的构建方法 | 第85-86页 |
| 5.1.2 中药化学成分代谢网络预测模型的验证 | 第86-87页 |
| 5.2 结果与讨论 | 第87-91页 |
| 5.2.1 西酞普兰代谢网络的构建 | 第87-89页 |
| 5.2.2 乌头碱代谢网络的构建 | 第89-91页 |
| 5.3 小结 | 第91-92页 |
| 第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 6.1 研究成果 | 第92页 |
| 6.2 创新点 | 第92-93页 |
| 6.3 展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-103页 |
| 附录 | 第103-120页 |
| 致谢 | 第120-121页 |
| 在学期间主要研究成果 | 第121-122页 |
