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芳构酶抑制剂、B-Raf激酶抑制剂的分子模拟及虚拟筛选研究

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芳构酶抑制剂、B-Raf激酶抑制剂的分子模拟及虚拟筛选研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-47页
  1.1 芳构酶抑制剂的研究意义和研究进展第13-16页
    1.1.1 芳构酶抑制剂的研究意义第13-15页
    1.1.2 芳构酶抑制剂的研究进展第15-16页
  1.2 B-raf激酶抑制剂的研究意义和研究进展第16-23页
    1.2.1 B-raf激酶抑制剂的研究意义第16-19页
    1.2.2 B-raf激酶抑制剂的研究进展第19-23页
  1.3 计算机辅助药物设计的常用方法第23-45页
    1.3.1 计算机辅助药物设计常用方法概述第23-27页
    1.3.2 定量构效关系方法第27-35页
    1.3.3 药效团模型的构建方法第35-37页
    1.3.4 分子对接方法第37-39页
    1.3.5 分子动力学模拟方法第39-42页
    1.3.6 结合自由能计算方法第42-43页
    1.3.7 虚拟筛选方法第43-45页
  1.4 论文内容概述第45-47页
第2章 甾体类芳构酶抑制剂的3D-QSAR、药效团模型和虚拟筛选的研究第47-70页
  2.1 引言第47页
  2.2 化合物的结构和活性数据采集第47-52页
  2.3 方法第52-54页
    2.3.1 配体结构的准备第52页
    2.3.2 分子的叠合第52-53页
    2.3.3 CoMFA和CoMSIA模型的建立第53-54页
    2.3.4 统计分析第54页
    2.3.5 药效团模型的假设第54页
  2.4 结果与讨论第54-68页
    2.4.1 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果第54-57页
    2.4.2 3D-QSAR模型的验证第57-61页
    2.4.3 CoMFA模型的三维等势图第61-63页
    2.4.4 CoMSIA模型的三维等势图第63-65页
    2.4.5 药效团模型的产生第65-67页
    2.4.6 虚拟筛选第67-68页
  2.5 本章小结第68-70页
第3章 非甾体类芳构酶抑制剂的药效团模型、3D-QSAR和虚拟筛选的研究第70-94页
  3.1 引言第70-71页
  3.2 化合物的结构和活性数据采集第71-75页
  3.3 方法第75-77页
    3.3.1 配体和受体结构的准备第75-76页
    3.3.2 药效团模型的假设第76页
    3.3.3 分子对接第76页
    3.3.4 分子的叠合第76页
    3.3.5 CoMFA和CoMSIA模型的建立第76-77页
    3.3.6 统计分析第77页
  3.4 结果与讨论第77-93页
    3.4.1 药效团模型的产生第77-79页
    3.4.2 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果第79-81页
    3.4.3 3D-QSAR模型的验证第81-87页
    3.4.4 CoMFA模型的三维等势图第87-88页
    3.4.5 CoMSIA模型的三维等势图第88-91页
    3.4.6 分子对接分析第91页
    3.4.7 虚拟筛选第91-93页
  3.5 本章小结第93-94页
第4章 B-Raf激酶抑制剂的2D,3D-QSAR、药效团模型和虚拟筛选的研究第94-124页
  4.1 引言第94页
  4.2 2D-QSAR研究第94-103页
    4.2.1 化合物的结构和活性数据采集第94-96页
    4.2.2 方法第96-97页
      4.2.2.1 分子描述符的获取第96-97页
      4.2.2.2 统计学处理方法第97页
    4.2.3 结果与讨论第97-103页
    4.2.4 2D-QSAR小结第103页
  4.3 药效团模型和3D-QSAR研究第103-116页
    4.3.1 化合物的结构和活性数据采集第103-104页
    4.3.2 方法第104-106页
      4.3.2.1 配体和受体结构的准备第104页
      4.3.2.2 药效团模型的假设第104页
      4.3.2.3 分子对接第104-105页
      4.3.2.4 分子的叠合第105页
      4.3.2.5 CoMFA和CoMSIA模型的建立第105页
      4.3.2.6 统计分析第105-106页
    4.3.3 结果与讨论第106-115页
      4.3.3.1 药效团模型的产生第106-107页
      4.3.3.2 CoMFA和CoMSIA模型的统计结果第107-112页
      4.3.3.3 CoMSIA模型的三维等势图第112-115页
    4.3.4 药效团模型和3D-QSAR小结第115-116页
  4.4 虚拟筛选数据库第116-122页
    4.4.1 药效团模型的验证第116页
    4.4.2 分子对接模型的验证第116-118页
    4.4.3 虚拟筛选NCI2000非商业数据库第118页
    4.4.4 虚拟筛选ZINC商业数据库第118-122页
  4.5 本章小结第122-124页
第5章 B-Raf激酶抑制剂的分子对接、分子动力学模拟和结合自由能计算第124-140页
  5.1 引言第124-125页
  5.2 方法第125-127页
    5.2.1 蛋白质和配体结构的准备第125页
    5.2.2 分子对接第125-126页
    5.2.3 分子动力学模拟第126页
    5.2.4 结合自由能计算第126-127页
  5.3 结果与讨论第127-138页
    5.3.1 分子对接第127-130页
    5.3.2 MD模拟第130-136页
      5.3.2.1 MD模拟的轨迹分析第130-134页
      5.3.2.2 结合口袋氨基酸残基的RMSF第134-135页
      5.3.2.3 MD模拟中的氢键分析第135-136页
    5.3.3 结合自由能计算第136-138页
  5.4 本章小结第138-140页
第6章 B-Raf激酶抑制剂虚拟筛选结果的验证第140-147页
  6.1 引言第140-141页
  6.2 虚拟筛选结果的实验验证第141-143页
    6.2.1 实验材料第141页
      6.2.1.1 细胞株、药品和主要试剂第141页
      6.2.1.2 主要仪器和设备第141页
      6.2.1.3 试剂和试样的配置第141页
    6.2.2 实验方法第141-142页
      6.2.2.1 细胞培养第141-142页
      6.2.2.2 A375细胞增殖抑制活性的测定第142页
    6.2.3 结果和讨论第142-143页
  6.3 虚拟筛选结果的理论验证第143-146页
    6.3.1 方法第143-144页
      6.3.1.1 MD模拟第143页
      6.3.1.2 结合自由能的计算第143-144页
    6.3.2 结果与讨论第144-146页
      6.3.2.1 MD模拟第144-145页
      6.3.2.2 结合自由能计算第145-146页
  6.4 本章小结第146-147页
第7章 论文工作总结与展望第147-151页
  7.1 论文工作总结第147-150页
  7.2 展望第150-151页
附录第151-162页
参考文献第162-178页
攻读博士学位期间完成的科研成果第178-179页
致谢第179页

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