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抑制DJ-1蛋白二聚合抗肿瘤化合物的虚拟筛选和结构优化及抗肿瘤抑制剂靶点选择性的计算模拟研究

致谢第5-6页
摘要第6-9页
ABSTRACT第9-11页
缩写表第12-18页
第一章 虚拟筛选发现具有抗肿瘤活性的DJ-1蛋白抑制剂第18-39页
    1.1 引言第18-19页
    1.2 实验方法与材料第19-24页
        1.2.1 分子模拟和虚拟筛选第19-22页
            1.2.1.1 结合口袋第19-20页
            1.2.1.2 分子对接第20页
            1.2.1.3 分子动力学模拟第20-21页
            1.2.1.4 能量降解第21页
            1.2.1.5 虚拟筛选第21-22页
        1.2.2 蛋白免疫印迹法(Western Blot)第22-23页
            1.2.2.1 实验原理第22页
            1.2.2.2 实验材料第22-23页
            1.2.2.3 实验方法第23页
        1.2.3 肿瘤细胞抑制实验(MTT法)第23-24页
            1.2.3.1 实验原理第23页
            1.2.3.2 实验材料第23-24页
            1.2.3.3 实验方法第24页
    1.3 实验结果与讨论第24-34页
        1.3.1 DJ-1潜在结合口袋第24-25页
        1.3.2 多肽与DJ-1分子对接第25-26页
        1.3.3 分子动力学模拟分析第26-27页
        1.3.4 能量分解第27-28页
        1.3.5 基于受体的虚拟筛选第28-32页
        1.3.6 DJ-1蛋白二聚化抑制实验第32-33页
        1.3.7 化合物对肿瘤细胞增殖抑制实验第33-34页
    1.4 DJ-1二聚化抑制剂化合物抑制肿瘤细胞药理机制的初步探索第34页
    1.5 小结第34-36页
    参考文献第36-39页
第二章 N-酰胺-酰肼类抗肿瘤化合物的设计、合成以及生物活性测定第39-83页
    2.1 引言第39-40页
    2.2 N-酰胺-酰肼类化合物的合成第40-42页
    2.3 生物活性评价第42-57页
        2.3.1 MTT法测试化合物抗肿瘤活性第42-52页
        2.3.2 化合物抑制DJ-1二聚化实验第52-55页
        2.3.3 化合物与DJ-1的Thermal Shift实验第55-57页
    2.4 小结第57-58页
    2.5 实验部分第58-81页
    参考文献第81-83页
第三章 N-双杂环类抗肿瘤化合物的设计、合成和生物活性测试第83-129页
    3.1 引言第83-85页
    3.2 6,5-N杂双环肽类烷烃衍生物的合成第85-87页
    3.3 体外活性评价第87-97页
        3.3.1 6,5-N杂双环肽类衍生物体外抗肿瘤活性测试第87-93页
        3.3.2 6,5-N双杂环类衍生物与DJ-1蛋白的Thermal Shift实验第93-97页
    3.4 小结第97页
    3.5 实验部分第97-127页
    参考文献第127-129页
第四章 c-Met和ALK抗肿瘤抑制剂选择性机制的分子模拟研究第129-156页
    4.1 引言第129-131页
    4.2 计算方法第131-134页
        4.2.1 结合口袋比较第131页
        4.2.2 初始结构准备第131-132页
        4.2.3 分子对接第132页
        4.2.4 分子动力学模拟第132-133页
        4.2.5 分子静电势(MESP)分析第133页
        4.2.6 结合自由能计算第133-134页
        4.2.7 能量分解第134页
    4.3 结果与讨论第134-152页
        4.3.1 结合口袋比较第134-136页
        4.3.2 分子对接第136-137页
        4.3.3 动力学结果分析第137-139页
        4.3.4 结构比较分析和MESP电荷分布分析第139-141页
        4.3.5 HOMO和LUMO轨道分析第141-142页
        4.3.6 结合自由能分析第142-145页
        4.3.7 选择性分析第145-147页
        4.3.8 Lig1、Lig2和Lig3与c-Met结合模式的比较第147-149页
        4.3.9 Lig1、Lig2和Lig3与ALK结合模式的比较第149-150页
        4.3.10 Lig4和克唑替尼与ALK突变型L1996M结合模式比较第150-152页
    4.4 小结第152-153页
    参考文献第153-156页
第五章 FGFR1和FGFR4抑制剂选择性分子机制的计算模拟研究第156-187页
    5.1 引言第156-159页
    5.2 计算方法第159-162页
        5.2.1 初始结构准备第159-160页
        5.2.2 分子对接第160页
        5.2.3 结合口袋比较第160页
        5.2.4 化合物静电势(MESP)分析第160-161页
        5.2.5 分子动力学模拟第161页
        5.2.6 结合自由能计算第161-162页
        5.2.7 能量分解第162页
    5.3 结果和讨论第162-181页
        5.3.1 分子对接第162-163页
        5.3.2 结合口袋比较第163-165页
        5.3.3 MESP分析第165-166页
        5.3.4 HOMO和LUMO轨道分析第166-167页
        5.3.5 配体-受体稳定性分析第167-169页
        5.3.6 结合自由能分析第169-171页
        5.3.7 动力学稳定性分析第171-173页
        5.3.8 Lig5和Lig8与FGFR1的结合模式比较分析第173-177页
        5.3.9 Lig5对FGFR1和FGFR4的选择性分析第177-178页
        5.3.10 Lig6对FGFR1和FGFR4活性和选择性分析第178-180页
        5.3.11 Lig7对FGFR1和FGFR4活性和选择性分析第180-181页
    5.4 小结第181-183页
    参考文献第183-187页
第六章 DJ-1与基于靶点结构的虚拟筛选(SBVS)的研究进展(综述)第187-201页
    6.1 DJ-1蛋白的结构和分布第188-190页
    6.2 DJ-1蛋白主要生理功能第190-191页
    6.3 DJ-1蛋白与氧化应激(OS)第191-192页
    6.4 DJ-1蛋白与肿瘤的发生发展第192-194页
    6.5 DJ-1蛋白的活性位点第194-195页
    6.6 基于靶点结构的虚拟筛选(SBVS)的研究进展第195-199页
        6.6.1 SBVS的基本过程第195-196页
        6.6.2 虚拟筛选方法第196-197页
        6.6.3 应用实例第197-198页
        6.6.4 ADME/T性质第198-199页
    小结与展望第199-201页
参考文献第201-207页
作者简历第207-208页

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