| 学位论文数据集 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| ·计算机辅助药物设计 | 第13-14页 |
| ·化合物的构效关系研究 | 第14-24页 |
| ·分子描述符 | 第14-16页 |
| ·分子描述符的选择 | 第16-17页 |
| ·分子结构与活性之间的映射 | 第17-24页 |
| ·极光激酶及其抑制剂 | 第24-27页 |
| ·极光激酶 | 第24页 |
| ·极光激酶作为癌症治疗的靶标 | 第24-25页 |
| ·极光激酶小分子抑制剂 | 第25-26页 |
| ·极光激酶抑制剂临床研究现状 | 第26-27页 |
| ·本论文主要研究工作 | 第27-29页 |
| 第二章 极光激酶抑制剂选择性分类研究 | 第29-44页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·抑制剂数据库 | 第30-31页 |
| ·结构描述符 | 第31-32页 |
| ·ADRIANA.Code 描述符 | 第31页 |
| ·ECFP 指纹图谱 | 第31-32页 |
| ·描述符的选择 | 第32-34页 |
| ·自组织神经网络（SOM）分类 | 第34页 |
| ·支持向量机（SVM）分类 | 第34-35页 |
| ·结果与讨论 | 第35-43页 |
| ·自组织神经网络 (SOM) 的分类模型 | 第35-38页 |
| ·支持向量机(SVM)的分类模型 | 第38页 |
| ·自组织神经网络方法与支持向量机方法的比较 | 第38页 |
| ·与随机划分训练集/测试集的比较 | 第38-40页 |
| ·ECFP 指纹图谱分析 | 第40-41页 |
| ·极光激酶抑制剂的构效关系研究 | 第41-42页 |
| ·描述符分析 | 第42-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第三章 极光激酶 B 抑制剂高低活性的分类研究 | 第44-59页 |
| ·概述 | 第44-45页 |
| ·极光激酶 B 抑制剂数据库 | 第45页 |
| ·结构描述符 | 第45-46页 |
| ·ADRIANA.Code 描述符 | 第45-46页 |
| ·MACCS 指纹图谱 | 第46页 |
| ·分子描述符的选择 | 第46-49页 |
| ·自组织神经网络（SOM）分类 | 第49页 |
| ·支持向量机（SVM）分类 | 第49页 |
| ·结果与讨论 | 第49-57页 |
| ·基于 ADRIANA.Code 描述符建立的模型 | 第49-53页 |
| ·基于 MACCS 指纹图谱建立的模型 | 第53-54页 |
| ·模型的评价 | 第54-56页 |
| ·描述符与活性之间的关系 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-59页 |
| 第四章 结论与建议 | 第59-61页 |
| ·全文小结 | 第59页 |
| ·建议 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 附录 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |
| 导师简介 | 第76页 |