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基于理化性质与结构拓扑参数的Decoy分子产生算法及其应用

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基于理化性质与结构拓扑参数的Decoy分子产生算法及其应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
缩略词表第12-13页
第一章 绪论第13-24页
  1.1 引言第13页
  1.2 计算机辅助药物设计第13-20页
    1.2.1 基于受体的药物设计第13-15页
    1.2.2 基于配体的药物设计第15-20页
      1.2.2.1 相似度搜索第16-17页
      1.2.2.2 药效团模型第17-18页
      1.2.2.3 定量构效关系第18-20页
  1.3 虚拟筛选第20页
  1.4 Decoy分子在虚拟筛选中的意义第20-21页
  1.5 Decoy分子的定义和产生原理第21页
  1.6 Decoy分子产生的研究现状第21-23页
  1.7 Python的介绍第23页
  1.8 本文的研究目的及内容第23-24页
第二章 RApid Decoy Retriever (RADER)算法的实现第24-43页
  2.1 引言第24页
  2.2 RADER算法的核心第24页
  2.3 RADER算法的实现第24-30页
    2.3.1 数据库归档第25-26页
    2.3.2 查询模板的产生第26-27页
    2.3.3 Decoy分子的检索第27-30页
    2.3.4 Decoy分子分析第30页
    2.3.5 解压缩存档第30页
    2.3.6 实施和系统要求第30页
  2.4 RADER算法的评估第30-38页
    2.4.1 分子对接富集率的评估第30-33页
    2.4.2 计算速度的评估第33-34页
    2.4.3 空间多样性的评估第34-36页
    2.4.4 靶标适用范围广的举例说明第36-37页
    2.4.5 立体异构的问题第37-38页
  2.5 RADER web的实现第38-41页
  2.6 RADER优点总结第41-42页
  2.7 本章小结第42-43页
第三章 基于RADER方法的PI3K-AKT-mTOR通路靶标基准数据集构建第43-57页
  3.1 引言第43页
  3.2 PI3K-AKT-mTOR信号通路上基准数据集的构建第43-44页
    3.2.1 靶标蛋白和相应活性化合物的选取与预处理第43页
    3.2.2 Decoy分子的产生第43-44页
  3.3 基准数据集的评估第44-56页
    3.3.1 分子对接富集率评估第44-47页
    3.3.2 基于MACCS指纹 2D分子相似度富集率的评估第47-50页
    3.3.3 3D分子形状相似度富集率的评估第50-54页
    3.3.4 DUD-E数据库中相同靶标数据的评估第54页
    3.3.5 六个描述符性质匹配度的评估第54-56页
  3.4 本章小结第56-57页
结论和展望第57-59页
结论第57页
创新之处第57页
展望第57-59页
参考文献第59-65页
附录第65-74页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第74-75页
致谢第75-76页
附件第76页

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