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一种基于距离使用神经网络的对接打分函数
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一种基于距离使用神经网络的对接打分函数
论文目录
 
中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 研究背景第9-24页
　　1.1 计算机辅助药物设计第9-13页
　　　　1.1.1 计算机辅助药物设计简介第9-10页
　　　　1.1.2 基于小分子配体的药物设计第10-12页
　　　　1.1.3 基于生物大分子靶点的药物设计第12-13页
　　1.2 基于分子对接的虚拟筛选与分子对接打分函数第13-17页
　　　　1.2.1 分子对接简介第13-14页
　　　　1.2.2 基于分子对接的虚拟筛选第14页
　　　　1.2.3 对接打分函数的概念与重要性第14-17页
　　1.3 机器学习算法简介和它的应用第17-21页
　　　　1.3.1 机器学习的定义第17页
　　　　1.3.2 机器学习的算法类型第17页
　　　　1.3.3 机器学习的理论第17页
　　　　1.3.4 机器学习的算法第17-19页
　　　　1.3.5 机器学习的应用第19-21页
　　1.4 YZ-SCORE立题依据及在实际NPFF受体同源建模中的应用第21-24页
　　　　1.4.1 YZ-Score的立题依据第21-22页
　　　　1.4.2 YZ-Score的应用第22-24页
第二章 YZ-SCORE的构建第24-31页
　　2.1 训练与测试数据集第24页
　　2.2 蛋白-配体复合物之间相互作用描述符的产生第24-26页
　　2.3 设置神经网络第26页
　　2.4 YZ-SCORE性能测试的指标第26-28页
　　2.5 NPFF受体同源建模第28-31页
　　　　2.5.1 同源模板选择第29页
　　　　2.5.2 序列比对和同源建模第29页
　　　　2.5.3 分子对接第29-31页
第三章 YZ-SCORE在独立测试集的表现第31-42页
　　3.1 使用ANN建立模型第31-32页
　　3.2 YZ-SCORE的性能第32-40页
　　3.3 结果分析第40-42页
　　　　3.3.1 如此简单的距离描述符为什么能够有如此好的表现第40页
　　　　3.3.2 YZ-Score能否应用到真实的虚拟筛选中?第40-42页
第四章 YZ-SCORE在NPFF同源建模中的应用第42-47页
　　4.1 同源模型建立与优化第42-45页
　　　　4.1.1 序列比对结果第42-43页
　　　　4.1.2 模型初次生或与分子对接结果第43-44页
　　　　4.1.3 模型优化及关键位点第44-45页
　　4.2 结论与展望第45-47页
参考文献第47-51页
在学期间的研究成果第51-52页
致谢第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。
 
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