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3-芳基喹唑啉酮类和四氢异喹啉类选择性ER调节剂的QSAR及对接研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-41页
   ·定量构效关系发展简介第11页
   ·二维定量构效关系研究第11-13页
     ·Hansch 法第12页
     ·Free-Wilson 法第12页
     ·分子连接性指数法第12-13页
   ·三维定量构效关系研究方法第13-17页
     ·距离几何法第13-14页
     ·分子形状分析法第14页
     ·比较分子场分析法第14-15页
     ·比较分子相似性指数分析法第15-16页
     ·全息定量构效关系分析法第16页
     ·虚拟受体方法第16-17页
   ·定量构效关系中的分子结构参数第17-18页
     ·经验参数第17页
     ·拓扑参数第17页
     ·量子化学参数第17-18页
   ·QSAR 研究中的参数选择方法第18-19页
     ·逐步回归法第18页
     ·变量最优子集回归第18-19页
     ·遗传算法第19页
   ·QSAR 研究中的建模方法第19-24页
     ·多元线性回归(Multiple Linear Regression, MLR)第19页
     ·主成分回归(Principle Component Regression, PCR)第19页
     ·偏最小二乘法(Partial Least Square, PLS)第19-20页
     ·人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)第20-22页
     ·支持向量机回归(Support Vector Machine, SVM)第22-24页
   ·定量构效关系研究的应用第24-27页
     ·计算机辅助药物设计领域第24-26页
     ·环境毒理学评价第26-27页
   ·分子对接第27-29页
     ·分子对接的原理第27-28页
     ·分子对接方法第28-29页
     ·分子对接在药物分子设计中的应用第29页
   ·结语与展望第29页
 参考文献第29-41页
第二章 神经网络法研究3-芳基喹唑啉酮类选择性雌激素受体调节剂的定量构效关系第41-52页
   ·引言第41-42页
   ·方法与数据第42-49页
     ·GRNN 原理第42页
     ·化合物活性数据第42-43页
     ·参数计算与选择第43-48页
     ·神经网络建模第48-49页
   ·结果与讨论第49-50页
     ·散布常数对结果的影响第49-50页
     ·结果第50页
   ·结论第50-51页
 参考文献第51-52页
第三章 支持向量机方法用于3-芳基喹唑啉酮类雌激素受体抑制剂的QSAR 研究第52-58页
   ·引言第52页
   ·方法与数据第52-53页
     ·SVM 原理第52-53页
     ·化合物活性数据第53页
   ·参数选择与计算第53页
   ·结果与讨论第53-57页
     ·SVM 参数的优化第53-56页
     ·结果第56页
     ·两种方法对比第56-57页
   ·结论第57页
 参考文献第57-58页
第四章 三芳基喹唑啉酮类雌激素受体调节剂的比较分子场分析和分子对接研究第58-75页
   ·引言第58-59页
   ·方法与数据第59-65页
     ·化合物活性数据第59-62页
     ·分子对接研究第62-63页
     ·3D-QSAR 和3D-QSSR 分析第63-65页
   ·结果与讨论第65-72页
     ·分子对接分析第65-67页
     ·3D-QSAR 和3D-QSSR 模型第67-69页
     ·CoMFA 等高图分析第69-72页
     ·QSAR 和ERβ的X 衍射晶体结构第72页
   ·结论第72-73页
 参考文献第73-75页
第五章 用CoMFA,CoMSIA 和HQSAR 方法对四氢异喹啉类选择性雌激素受体调节剂的定量构效关系研究第75-86页
   ·引言第75页
   ·方法与数据第75-78页
     ·活性数据第75-77页
     ·方法简介第77页
     ·分子构建与优化第77-78页
     ·分子叠合第78页
   ·结果与讨论第78-84页
     ·CoMFA 结果第78-81页
     ·CoMSIA 结果第81-82页
     ·HQSAR 结果第82-84页
   ·结论第84页
 参考文献第84-86页
攻读硕士学位期间发表及待发表的论文第86-87页
致谢第87-88页

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