| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 文献综述 | 第12-38页 |
| 1.1 生物学方面文献综述 | 第12-20页 |
| 1.1.1 p53蛋白研究进展 | 第12-15页 |
| 1.1.1.1 p53蛋白的研究历史 | 第12-13页 |
| 1.1.1.2 p53蛋白的生物学功能概述 | 第13-14页 |
| 1.1.1.3 p53反馈环的形成 | 第14-15页 |
| 1.1.2 microRNA功能研究概况 | 第15-20页 |
| 1.1.2.1 microRNA的发现 | 第15-16页 |
| 1.1.2.2 miRNA生物合成过程 | 第16-17页 |
| 1.1.2.3 国内外的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.1.2.4 与p53调控网络相关的miRNAs | 第18-20页 |
| 1.2 方法学方面文献综述 | 第20-37页 |
| 1.2.1 生化网络动力学模型 | 第20-29页 |
| 1.2.1.1 微分方程 | 第20-23页 |
| 1.2.1.2 随机模拟 | 第23-27页 |
| 1.2.1.3 基于规则的方法 | 第27-29页 |
| 1.2.2 细胞、组织的体系动力学多尺度模拟 | 第29-37页 |
| 1.2.2.1 细胞多尺度模型的生物学 | 第29页 |
| 1.2.2.2 细胞多尺度模拟模型 | 第29-37页 |
| 1.2.2.3 细胞内生化网络和细胞多尺度模型耦合 | 第37页 |
| 1.3 本文研究内容和意义 | 第37-38页 |
| 第二章 构建p53蛋白调控网络的数学模型 | 第38-63页 |
| 2.1 分子间相互作用关系的数据收集 | 第38-41页 |
| 2.2 微分方程 | 第41页 |
| 2.3 p53蛋白调控网络中的微分方程 | 第41-51页 |
| 2.3.1 DSBs的生成和修复 | 第42页 |
| 2.3.2 ATM活化的自我反馈循环 | 第42-43页 |
| 2.3.3 p53调控网络 | 第43-51页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第51-61页 |
| 2.4.1 DNA损伤修复的动力学模拟 | 第52-54页 |
| 2.4.1.1 持续外部应激信号作用下的DNA损伤修复的动力学模拟 | 第52-53页 |
| 2.4.1.2 短期外部应激信号作用后的DNA损伤修复的动力学模拟 | 第53-54页 |
| 2.4.2 ATM蛋白激活模型的动力学模拟 | 第54-56页 |
| 2.4.3 p53蛋白调控网络的动力学模拟 | 第56-61页 |
| 2.4.3.1 p53蛋白调控网络对细胞内部应激信号的动力学响应 | 第56-59页 |
| 2.4.3.2 p53调控网络对细胞外部应激信号的动力学响应 | 第59-61页 |
| 2.5 小结 | 第61-63页 |
| 第三章 MicroRNAs在生物网络中作用的体系生物学研究 | 第63-74页 |
| 3.1 引言 | 第63页 |
| 3.2 p53调控网络的敏感度分析 | 第63-64页 |
| 3.2.1 网络敏感度分析 | 第63页 |
| 3.2.2 p53蛋白网络的动力学敏感度分析 | 第63-64页 |
| 3.3 miRNA-145对p53蛋白调控网络的影响 | 第64-72页 |
| 3.4 小结 | 第72-74页 |
| 第四章 细胞命运的双因素模型及生物体系的多尺度模拟 | 第74-89页 |
| 4.1 双因素模型提出的背景 | 第74页 |
| 4.2 随机模拟 | 第74页 |
| 4.3 构建决定细胞命运的双因素模型 | 第74-75页 |
| 4.4 p53调控网络的多尺度模拟 | 第75-80页 |
| 4.4.1 细胞命运的多尺度模拟 | 第75-80页 |
| 4.4.1.1 GGH模型的算法实现 | 第75-76页 |
| 4.4.1.2 CompuCell3D命令文件 | 第76-80页 |
| 4.5 结果分析 | 第80-88页 |
| 4.5.1 双因素模型模拟结果 | 第80-83页 |
| 4.5.2 细胞多尺度模拟结果 | 第83-88页 |
| 4.5.2.1 多细胞的多尺度模拟 | 第83-87页 |
| 4.5.2.2 单细胞的多尺度模拟 | 第87-88页 |
| 4.6 小结 | 第88-89页 |
| 第五章 生物网络效果的药理学分析 | 第89-106页 |
| 5.1 引言 | 第89-91页 |
| 5.2 TNF-α 的研究现状 | 第91-92页 |
| 5.3 结果分析 | 第92-103页 |
| 5.3.1 分离训练集和测试集 | 第92-93页 |
| 5.3.2 3D-QSAR统计结果 | 第93-97页 |
| 5.3.2.1. CoMFA详情 | 第95页 |
| 5.3.2.2. CoMSIA详情 | 第95-96页 |
| 5.3.2.3. 3D QSAR模型的验证 | 第96-97页 |
| 5.3.3 3D-QSAR中的等高线图 | 第97-100页 |
| 5.3.4 药效团模型 | 第100-103页 |
| 5.4 实验部分 | 第103-105页 |
| 5.4.1. 数据集和生物活性 | 第103页 |
| 5.4.2. 分子建模和调准过程 | 第103页 |
| 5.4.3. CoMFA和CoMSIA | 第103-104页 |
| 5.4.4. 偏最小二乘法和统计验证 | 第104页 |
| 5.4.5. DISCOtech分析 | 第104-105页 |
| 5.5.结论 | 第105-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-120页 |
| 附录 | 第120-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 个人简介 | 第142页 |
