出版时间:2007-10 出版社:科学 作者:梅森 页数:853
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内容概要
本书主要具有以下特色: 1.几乎囊括了计算机辅助药物设计的各个领域(ADMET相关内容在丛书的第5卷),为读者全面了解该学科的历史、现状和发展趋势提供了丰富的素材和极大的便利。 2.汇集了计算机辅助药物设计领域的最新研究成果,并且为本书撰稿的作者都是各自领域的一流科学家,他们的观点反映了学界当前对相关问题的最新的认识。 3.特意收录不同专家对同一问题的不同观点,以及这些研究者对其采用或首选的特定方法的相关实用建议,这样有利于开阔读者的视野,并有利于帮助读者解决其在研究中遇到实际问题。 4.在写作方面深入浅出,刚刚步人该领域的新手通过循序渐进地阅读本书,能比较快地进入计算机辅助药物设计研究领域。
作者简介
编者:(丹麦)梅森(Mason.J.S.) 合著者:张礼和
书籍目录
在药物发现中的应用——先导化合物发现 4.17 药物发现中的化学基因组学 成药性基因组和靶标分类性质 4.18 先导化合物发现,及药物候选物优化中的复杂性和类先导性概念 4.19 虚拟筛选 4.20 筛选库的挑选和高通量筛选结果分析在药物发现中的应用——基于配体的先导化合物优化 4.21 药效团构建:1——应用部分 4.22 拓扑定量构效关系的应用:药物发现的结构信息表示 4.23 三维定量构效关系:最新进展在药物发现中的应用——基于靶标结构的药物设计 4.24 基于结构的药物设计——药物发现中的蛋白质结构应用 4.25 分子动力学模拟在药物设计中的应用 4.26 7次跨膜G蛋白偶联受体:根据结构和模拟进行药物设计探索 4.27 离子通道:根据结构和模拟进行药物设计探索 4.28 核激素受体:根据结构和模拟进行药物设计探索 4.29 酶:根据结构进行药物设计探索新发展方向 4.30 药物发现中的多目标/多标准优化和决策支撑 4.31 基于结构药物设计的新应用 4.32 生物指纹图谱主题索引
编辑推荐
《药物化学百科9:计算机辅助药物设计(下)》编辑推荐:药物发现是一个多目标优化问题,设计和优化过程中必须在许多不同性质,例如活性、选择性和ADMET性质,以及在目前采用多“活性”模型(例如定量构效关系模型(QSAR),或者像贝叶斯模型这样能更好地处理大的、噪声较多的数据集的统计模拟方法)的各种方法之间寻求平衡。基于结构的药物设计方法无疑已经成为一种主要的CADD方法,提供了很多预见,并产生了很大的影响。本卷讨论了其中的许多方面,《药物化学百科9:计算机辅助药物设计(下)》为上册,内容包括:计算机辅助药物设计导论、基于配体的药物设计的核心概念和方法、基于受体的药物设计的核心概念和方法、基于受体的药物设计的核心概念和方法。
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