作者：胡建平
页数：376
出版社：科学出版社
出版日期：2019
ISBN：9787030585301
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
《计算机辅助药物设计理论及应用》主要介绍了与计算机辅助药物设计相关的基础理论和实例操作，内容涉生物化学，常用的数据库和基础软件，QSAR，药效团，分子对接，虚拟筛选，同源模建，结合自由能和能量分解，粗粒化，自由能曲面等。重在帮助学生简单理解本学科的基本原理，然后从实验操作入手，快速的掌握相关软件的使用方法。从分子层次上理解蛋白质的结构-功能关系和运动性质，培养学生利用计算机技术解决和药物有关问题的能力，并激发学生的科研兴趣。《计算机辅助药物设计入门教程》可供从事计算化学，药物研发的科研工作者使用，也可作为药物和计算机专业本科生、研究生的教材。
作者简介
胡建平，1978年生，湖南永州人，博士，教授，药物化学硕士生导师，四川省学术和技术带头人后备人选，成都大学学术带头人。1999年毕业于吉林大学生命科学学院生物制药专业；2008年毕业于北京工业大学生命科学与生物工程学院生物医学工程专业，获得北京工业大学优秀博士学位论文奖（排名第3，获奖率＜8%），指导老师是王存新教授。2013年6月作为学术带头人调入成都大学药学与生物工程学院工作。2015年3月～2016年3月在美国匹兹堡大学药学院做访问学者。从2000年至今，一直从事基于化学和生物信息学的分子模拟研究。目前的研究方向为药物靶点一配体的相互作用以及计算机辅助药物设计，筛选和生物活性评价等。主讲课程有药物合成反应、药物设计学、制药工艺学、计算机辅助药物分子设计、生物信息学和计算机在化学中应用等。截至2019年3月，在国内外期刊及会议上发表学术论文105篇，SCI检索论文60篇，其中第一作者及通讯作者SCI检索论文42篇，引用500余次；主编教材2部，参编2部；主持完成2项国家级、2项省部级和10余项市厅级课题。目前是“药食同源植物资源开发四川省高校重点实验室”的主要成员。
本书特色
计算机辅助药物设计以化学和生物理论为基础，通过分子模拟、预测药物与靶点之间的分子识别，设计和优化先导化合物，在新药研发中发挥着不可或缺的作用。《计算机辅助药物设计理论及应用》针对学生在计算机辅助药物设计学习过程中可能遇到的各种问题，介绍了数据库、定量构效关系、药效团、分子对接、虚拟筛选、同源模建、分子动力学模拟、自由能计算理论以及药物设计过程中常用软件和数值计算方法。《计算机辅助药物设计理论及应用》覆盖全面，简单实用，加入了大量应用实例，穿插操作方法和技巧；每个章节自成体系，从易到难，层次分明。
目录
第一章 绪论（1）
第一节 新药开发的基本途径和方法（1）
第二节 计算机辅助药物设计的常用研究方法（10）
第三节 计算机辅助药物设计的常用软件（14）
第四节 近年来CADD在药物设计中的应用实例（19）
参考文献（21）
第二章 计算机辅助药物设计的相关基础（23）
第一节 计算机辅助药物设计的生命科学基础（23）
第二节 计算机辅助药物设计的药学基础（40）
第三节 计算机辅助药物设计的Linux基础（48）
参考文献（62）
第三章 常用数据库和基础软件的使用（64）
第一节 药物设计常用数据库（64）
第二节 药物和靶点的三维结构显示及绘制软件（79）
第三节 EndNote文献管理（85）
参考文献（91）
第四章 基于配体的药物分子设计（92）
第一节 定量构效关系（QSAR）（92）
第二节 药效团模型（119）
参考文献（125）
第五章 基于受体的药物分子设计（129）
第一节 分子对接的原理和分类（129）
第二节 分子对接的搜索算法（130）
第三节 分子对接的打分函数（134）
第四节 分子对接的操作流程（138）
第五节 分子对接实例（144）
第六节 虚拟筛选实例（147）
参考文献（153）
第六章 蛋白质结构预测及全新药物设计（158）
第一节 同源建模（158）
第二节 同源模建实例（171）
第三节 蛋白质结合位点预测（178）
第四节 全新药物设计方法（182）
参考文献（186）
第七章 分子动力学模拟（190）
第一节 分子动力学模拟的原理（190）
第二节 恒温恒压分子动力学模拟与溶剂模型（196）
第三节 分子动力学模拟的主要步骤（201）
第四节 分子动力学模拟应用实例（210）
参考文献（231）
第八章 结合自由能的计算（234）
第一节 生物大分子体系结合自由能研究的背景及意义（234）
第二节 结合自由能计算方法（238）
第三节 基于MM/PBSA自由能算法的操作实例（241）
第四节 自由能计算实例（247）
参考文献（258）
第九章 药物靶点的构象分析（260）
第一节 药物靶点基础（260）
第二节 粗粒化模型（262）
第三节 自由能曲面（275）
第四节 聚类分析（279）
第五节 自由能曲面和聚类分析实例（282）
第六节 ProDy使用（286）
参考文献（291）
第十章 药物设计常用的数值分析（295）
第一节 相关和回归分析（295）
第二节 ROC曲线（305）
第三节 基于贝叶斯分类的类药性预测（313）
第四节 Matlab在药物设计中的应用（322）
参考文献（337）
附录 常用Linux计算软件的安装（339）
中英文对照索引（347）
附图（363）
