| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第15-38页 |
| 1.1 化学信息学 | 第15-17页 |
| 1.1.1 化学信息学的定义 | 第15页 |
| 1.1.2 化学信息学的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.1.3 化学信息学的国内外研究概况 | 第16-17页 |
| 1.2 化学信息学方法在药物研究中的应用 | 第17-30页 |
| 1.2.1 基于虚拟筛选技术的新药发现 | 第18-26页 |
| 1.2.2 药物作用靶点识别 | 第26-28页 |
| 1.2.3 网络药理学分析 | 第28-29页 |
| 1.2.4 化学信息学中常见的建模方法 | 第29-30页 |
| 1.3 化学信息学方法在中药研发中的应用 | 第30-36页 |
| 1.3.1 中药作用机理的研究现状 | 第31-33页 |
| 1.3.2 基于化学信息学方法的中药作用机理研究现状 | 第33-34页 |
| 1.3.3 基于化学信息学方法的中药作用模拟体系建立研究 | 第34-36页 |
| 1.4 本文主要研究思路与研究内容 | 第36-38页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第36-37页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第37-38页 |
| 2 基于化学信息学方法的中药作用模拟体系的优化 | 第38-46页 |
| 2.1 引言 | 第38-39页 |
| 2.2 模拟体系的优化 | 第39-44页 |
| 2.2.1 中药成分数据集构建流程的优化 | 第39-40页 |
| 2.2.2 活性成分筛选策略的优化 | 第40-41页 |
| 2.2.3 靶点识别方法的优化 | 第41-42页 |
| 2.2.4 网络构建和分析方法的优化 | 第42-44页 |
| 2.3 优化后的模拟体系 | 第44-45页 |
| 2.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 模拟体系在单味中药作用机理研究中的应用 | 第46-65页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 模拟方法与步骤 | 第46-47页 |
| 3.3 模拟结果与讨论 | 第47-64页 |
| 3.3.1 枇杷叶成分数据集的构建 | 第47页 |
| 3.3.2 活性成分筛选 | 第47-55页 |
| 3.3.3 靶点识别 | 第55-57页 |
| 3.3.4 枇杷叶作用机理研究 | 第57-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 模拟体系在中药复方协同机理研究中的应用 | 第65-81页 |
| 4.1 引言 | 第65页 |
| 4.2 模拟体系的优化 | 第65-66页 |
| 4.3 模拟结果与讨论 | 第66-79页 |
| 4.3.1 大川芎方的成分数据集 | 第66-67页 |
| 4.3.2 活性成分筛选 | 第67-69页 |
| 4.3.3 靶点筛选 | 第69-77页 |
| 4.3.4 大川芎方的协同机理探索 | 第77-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 5 模拟体系在群药治疗中风作用机理研究中的应用 | 第81-110页 |
| 5.1 引言 | 第81页 |
| 5.2 模拟体系的优化 | 第81-83页 |
| 5.3 模拟结果与讨论 | 第83-109页 |
| 5.3.1 治疗中风中药的筛选 | 第83-84页 |
| 5.3.2 活性化学成分筛选 | 第84-96页 |
| 5.3.3 活性成分的靶点识别 | 第96-102页 |
| 5.3.4 中药分子机制的网络分析 | 第102-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 6 结论与展望 | 第110-113页 |
| 6.1 结论 | 第110-111页 |
| 6.2 创新点 | 第111页 |
| 6.3 展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-128页 |
| 附录A 枇杷叶的化学成分及ADME参数 | 第128-137页 |
| 附录B 大川芎方的化学成分及ADME参数 | 第137-143页 |
| 附录C 抗中风中药的化学成分及ADME参数 | 第143-177页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第177-179页 |
| 致谢 | 第179-180页 |
| 作者简介 | 第180页 |