| 摘要 | 第3-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 引言 | 第12-14页 |
| 第一章 概述 | 第14-33页 |
| 第一节 抗肿瘤药物的研究概况 | 第14-19页 |
| 一、细胞毒抗肿瘤药物 | 第14-17页 |
| 二、分子靶向抗肿瘤药物 | 第17-18页 |
| 三、抗肿瘤免疫治疗药物 | 第18-19页 |
| 四、抗肿瘤中药 | 第19页 |
| 第二节 靶向ROCKⅡ的抗肿瘤药物研究概况 | 第19-23页 |
| 一、ROCKⅡ抑制剂的抗肿瘤机制 | 第20-21页 |
| 二、ROCKⅡ抑制剂的研发进展 | 第21-23页 |
| 第三节 抗肿瘤药物的心血管毒性研究概况 | 第23-25页 |
| 一、蒽环类药物的心血管毒性 | 第23-24页 |
| 二、ErbB2/HER2抑制剂的心血管毒性 | 第24页 |
| 三、VEGF信号通路抑制剂的心血管毒性 | 第24页 |
| 四、其他抗肿瘤药物的心血管毒性 | 第24-25页 |
| 五、抗肿瘤中药的心血管毒性 | 第25页 |
| 第四节 计算机辅助的药物发现与毒性预测方法概述 | 第25-31页 |
| 一、分子结构和特性的计算机表征方法 | 第27-28页 |
| 二、机器学习分类算法 | 第28-30页 |
| 三、分子对接 | 第30-31页 |
| 第五节 全文研究思路 | 第31-33页 |
| 第二章 抗肿瘤ROCKⅡ抑制剂预测模型的构建与作用机制探讨 | 第33-59页 |
| 第一节 基于多种机器学习方法的ROCKⅡ抑制剂预测模型的构建及其应用 | 第34-51页 |
| 一、材料与方法 | 第35-39页 |
| 二、结果与讨论 | 第39-51页 |
| 第二节 基于优势结构片段分析和分子对接探讨ROCKⅡ抑制剂的作用机制 | 第51-57页 |
| 一、材料与方法 | 第51-52页 |
| 二、结果与讨论 | 第52-57页 |
| 第三节 本章小结 | 第57-59页 |
| 第三章 药物心血管不良反应预测模型的构建与肿瘤药物心血管安全性评价 | 第59-108页 |
| 第一节 基于组合模型框架的药物心血管不良反应预测模型的构建 | 第60-86页 |
| 一、材料与方法 | 第62-70页 |
| 二、结果与讨论 | 第70-86页 |
| 第二节 肿瘤药物的心血管安全性虚拟评价 | 第86-107页 |
| 一、材料与方法 | 第86-92页 |
| 二、结果与讨论 | 第92-107页 |
| 第三节 本章小结 | 第107-108页 |
| 结语 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-123页 |
| 附录 | 第123-127页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-129页 |
| 附件 | 第129页 |
