| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第13-29页 |
| 1.1 药物研发的过程、存在的问题和研究热点 | 第13-17页 |
| 1.2 高通量基因转录组技术和数据分析方法 | 第17-22页 |
| 1.2.1 功能基因组学概述 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基因转录组的研究技术 | 第18-20页 |
| 1.2.3 基因转录组数据的分析方法 | 第20-22页 |
| 1.3 基因组序列数据和分析方法 | 第22-23页 |
| 1.4 化学信息学的研究方法 | 第23-25页 |
| 1.5 数据挖掘的概念 | 第25页 |
| 1.6 本论文的项目来源，研究意义和研究内容 | 第25-29页 |
| 第二章 跨物种的转录组比较分析数据挖掘方法 CGEMINING | 第29-50页 |
| 2.1 研究背景 | 第29-31页 |
| 2.2 材料与方法 | 第31-35页 |
| 2.2.1 数据来源与预处理 | 第31-32页 |
| 2.2.2 直系同源基因的转换 | 第32-33页 |
| 2.2.3 基因功能模块集合和功能模块集合的富集分析 | 第33页 |
| 2.2.4 相似性比较的方法 | 第33-34页 |
| 2.2.5 基于距离的比较方法 | 第34-35页 |
| 2.3 结果 | 第35-48页 |
| 2.3.1 跨物种的转录组比较分析数据挖掘方法 CGEMining | 第35-37页 |
| 2.3.2 细胞用药模型的跨物种比较 | 第37-39页 |
| 2.3.3 探索动物疾病模型以及与相应疾病有关的药物小分子之间的关系 | 第39-44页 |
| 2.3.4 对动物疾病模型比较结果的药物机理数据挖掘 | 第44-48页 |
| 2.4 讨论 | 第48-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 CGEMINING 方法与化学信息学协同挖掘糖尿病药物作用靶点 | 第50-68页 |
| 3.1 研究背景 | 第50-52页 |
| 3.2 材料与方法 | 第52-54页 |
| 3.2.1 材料来源 | 第52-53页 |
| 3.2.2 CGEMining方法挖掘药物信息 | 第53页 |
| 3.2.3 分子对接 Docking | 第53-54页 |
| 3.2.4 药物分子脂水分配系数的计算 | 第54页 |
| 3.3 结果 | 第54-66页 |
| 3.3.1 差异基因以及 GO 富集分析结果 | 第55-59页 |
| 3.3.2 利用 CGEMining 方法的挖掘结果 | 第59-62页 |
| 3.3.3 分子对接 Docking 结果 | 第62-65页 |
| 3.3.4 脂水分配系数的计算结果 | 第65-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 CGEMINING 方法与中医症候理论结合挖掘中药复方的新功能 | 第68-87页 |
| 4.1 研究背景 | 第68-70页 |
| 4.2 材料与方法 | 第70-72页 |
| 4.2.1 样本来源 | 第70-71页 |
| 4.2.2 基因芯片的获得和预处理 | 第71页 |
| 4.2.3 CGEMining方法挖掘药物信息 | 第71-72页 |
| 4.2.4 统计分析 | 第72页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第72-85页 |
| 4.3.1 差异基因以及 GO 富集分析结果 | 第72-77页 |
| 4.3.2 利用 CGEMining 方法的挖掘结果 | 第77-82页 |
| 4.3.3 “扶正化瘀胶囊”的潜在多靶点药物分子作用机理图 | 第82-83页 |
| 4.3.4 血液检验数据的验证 | 第83-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于基因组序列和化学信息学的抗病毒药物数据挖掘方法 | 第87-99页 |
| 5.1 背景 | 第87-89页 |
| 5.2 材料与方法 | 第89-91页 |
| 5.2.1 数据来源 | 第89-90页 |
| 5.2.2 蛋白表面小分子结合口袋的预测 | 第90页 |
| 5.2.3 蛋白质结构域的预测 | 第90页 |
| 5.2.4 序列相似性搜索 | 第90-91页 |
| 5.3 结果 | 第91-98页 |
| 5.3.1 Virus‐Inhibitor interactions Screening方法 | 第91-92页 |
| 5.3.2 挖掘新型病毒的潜在治疗小分子 | 第92-94页 |
| 5.3.3 展示突变位点对小分子与靶点结合能力的影响 | 第94-95页 |
| 5.3.4 挖掘药物小分子的潜在副作用或新作用 | 第95-98页 |
| 5.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 第六章 因果差异共表达模块分析方法介绍 | 第99-106页 |
| 6.1 背景 | 第99-100页 |
| 6.2 分析方法 | 第100-102页 |
| 6.3 实例分析结果 | 第102-105页 |
| 6.4 本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 总结和展望 | 第106-108页 |
| 7.1 全文总结 | 第106-107页 |
| 7.2 研究展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 | 第122页 |
