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寻找HDACs抑制剂的计算机高通量筛选流程

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-22页
    1.1 癌症与表观遗传学第11页
    1.2 组蛋白去乙酰化酶第11-14页
        1.2.1 组蛋白去乙酰化酶在表观遗传调控中的功能第11-12页
        1.2.2 组蛋白去乙酰化酶的分类第12-13页
        1.2.3 组蛋白去乙酰化酶与癌症的关系第13页
        1.2.4 组蛋白去乙酰化酶的活性位点结构第13-14页
    1.3 组蛋白去乙酰化酶抑制剂第14-22页
        1.3.1 短链脂肪酸类HDACs抑制剂第16页
        1.3.2 苯酰胺类HDACs抑制剂第16-18页
        1.3.3 环肽类HDACs抑制剂第18页
        1.3.4 异羟肟酸类HDACs抑制剂第18-21页
        1.3.5 其它类HDACs抑制剂第21-22页
第二章 计算机辅助制药方法概论第22-33页
    2.1 计算机辅助制药常用方法介绍第22-27页
        2.1.1 蛋白质建模第22-24页
        2.1.2 药效团模型第24-25页
        2.1.3 分子对接第25-26页
        2.1.4 分子动力学模拟第26-27页
        2.1.5 定量构效关系第27页
    2.2 计算机辅助制药代表性数据库简介第27-29页
        2.2.1 PDB第27-28页
        2.2.2 Binding DB第28-29页
        2.2.3 DUD和DUD-E第29页
    2.3 计算机辅助制药方法在寻找HDAC抑制剂方面的研究进展第29-31页
    2.4 本次研究主要内容第31-33页
第三章 筛选流程第一部分:药效团模型和分子对接第33-45页
    3.1 评估筛选效果的小分子测试库的建立第33-34页
        3.1.1 评估虚拟筛选方法效果的理论基础第33页
        3.1.2 测试库的建立第33-34页
    3.2 基于配体结构构建药效团模型第34-38页
        3.2.1 模型构建第34-36页
        3.2.2 效果评估第36-38页
    3.3 分子对接第38-43页
        3.3.1 分子对接方法的建立第38-42页
        3.3.2 效果评估第42-43页
    3.4 基于受体结构构建药效团模型第43-44页
        3.4.1 模型构建第43-44页
        3.4.2 效果评估第44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 筛选流程第二部分:通过分子动力学模拟构建量化描述指标第45-72页
    4.1 分子动力学模拟的训练和测试库第45页
    4.2 分子动力学模拟方法第45-46页
    4.3 量化描述指标的构建第46-58页
        4.3.1 RMSD和RMSF第46-49页
        4.3.2 结合自由能变第49页
        4.3.3 疏水效应第49-51页
        4.3.4 堆积作用第51-52页
        4.3.5 氢键数目第52-53页
        4.3.6 短程相互作用力第53-54页
        4.3.7 Zn~(2+) 配位几何构型第54-58页
    4.4 量化描述指标的统计分析和相互作用关系分析第58-70页
        4.3.1 相关性分析第58-65页
        4.3.2 t-检测和fisher精确检测第65-69页
        4.3.3 疏水效应和堆积力与生物活性的关系第69-70页
    4.5 本章小结第70-72页
第五章 筛选流程第三部分:量化描述指标的优化组合和机器分类模型的建立第72-78页
    5.1 主成分分析第72-76页
    5.2 机器分类模型的建立和效果评估第76-77页
    5.3 本章小结第77-78页
第六章 筛选流程的应用:对ChemBridge分子库的虚拟筛选和实验验证第78-84页
    6.1 虚拟筛选方法寻找 ? 类HDAC抑制剂骨架第78-79页
    6.2 生物实验验证第79-81页
    6.3 活性分子骨架的作用机制分析第81-82页
    6.4 本章小结第82-84页
结论和创新点第84-85页
参考文献第85-91页
附录第91-102页
致谢第102-103页
在校期间公开发表论文著作情况第103页

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