药物化学进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:第1版 (2001年9月1日)

作者:彭司勋

出品人:

页数:311 页

译者:

出版时间:2001年9月1日

价格:38.0

装帧:平装

isbn号码:9787502533380

丛书系列:

图书标签:

• 药物化学
• 药物研发
• 药物设计
• 药物合成
• 药物代谢
• 药物动力学
• 药物作用机制
• 药物分析
• 药物化学进展
• 药物创新

好的，这是一份关于《药物化学进展》以外的其他图书的详细简介： --- 《深度学习与神经网络：原理、实践与前沿》 第一部分：理论基石与数学原理 本书旨在为读者构建一个坚实而全面的深度学习理论框架，深入剖析支撑现代人工智能系统的核心数学概念与计算模型。 第一章：信息论与概率模型基础 本章首先回顾信息论的基本概念，如熵、交叉熵和KL散度，阐述它们在衡量数据不确定性和模型拟合度中的关键作用。随后，我们将详细探讨概率图模型，特别是马尔可夫随机场（MRF）和因子图，为理解复杂模型的结构打下基础。重点讲解最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）在参数学习中的应用。 第二章：线性代数在数据表示中的应用 线性代数是理解高维数据结构和变换的语言。本章聚焦于向量空间、矩阵分解技术，如奇异值分解（SVD）和主成分分析（PCA）。我们将详细推导这些方法如何用于数据降维、特征提取，以及在卷积神经网络（CNN）中如何通过矩阵乘法实现特征的有效映射。重点讨论协方差矩阵的计算及其在数据分布理解中的意义。 第三章：优化算法的精细调控 深度学习的训练本质上是一个大规模优化问题。本章系统梳理了经典优化器（如梯度下降、随机梯度下降SGD）的局限性。随后，深入介绍现代优化算法，包括动量法（Momentum）、自适应学习率方法——AdaGrad、RMSProp和著名的Adam优化器。我们将从数学上分析其收敛速度和稳定性，并讨论学习率调度策略（如余弦退火）对模型最终性能的决定性影响。 第二部分：核心神经网络架构详解 本部分将逐一剖析当前主流的神经网络结构，从基础单元到复杂系统的构建逻辑。 第四章：前馈网络（FNN）与激活函数的精妙选择 本章从最基础的全连接网络开始，讲解层与层之间的信息传递机制。我们将详细对比Sigmoid、Tanh激活函数的优缺点，重点分析ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU）如何有效缓解梯度消失问题，并讨论它们在计算效率上的优势。此外，探讨了如何利用Dropout技术在训练过程中进行隐式的模型集成，以增强泛化能力。 第五章：卷积神经网络（CNN）的视觉革命 CNN是图像处理领域的基石。本章深入解析卷积操作的数学定义，包括填充（Padding）和步幅（Stride）对输出特征图尺寸的影响。我们将详细介绍经典的经典网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和DenseNet。特别关注残差连接（Residual Connections）的设计思想，解释其如何允许训练非常深的网络，以及Inception模块如何实现多尺度特征的并行提取。 第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模 针对时间序列和自然语言等序列数据，本章聚焦于RNN的结构。我们将详述标准RNN中长期依赖性问题的来源，随后全面介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。深入解析遗忘门、输入门和输出门的工作机制，展示它们如何通过精妙的门控机制来控制信息的流动和保存。 第三部分：前沿模型与高级主题 本部分面向希望深入研究或应用尖端技术的读者，探讨当前最活跃的研究方向。 第七章：注意力机制与Transformer的崛起 注意力机制是现代序列模型的核心突破。本章首先解释“软注意力”的概念，并推导出Scaled Dot-Product Attention的计算过程。随后，将重点分析Transformer架构，包括其多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，以及位置编码（Positional Encoding）如何为模型注入序列顺序信息。我们将详细解析Transformer在机器翻译和语言理解中的统治地位。 第八章：生成模型：从VAE到GAN的艺术与科学 生成模型的目标是学习数据的底层分布并生成新的样本。本章首先介绍变分自编码器（VAE），通过推导重参数化技巧（Reparameterization Trick）来解决梯度反向传播的问题。随后，深入探讨生成对抗网络（GAN）的博弈论基础，详细阐述判别器和生成器之间的纳什均衡点，并对比DCGAN、WGAN等改进版本在图像合成中的性能差异。 第九章：模型的可解释性与鲁棒性 随着模型复杂度的增加，理解其决策过程变得至关重要。本章涵盖了后验解释方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和集成梯度（Integrated Gradients），用于可视化网络关注的输入区域。此外，探讨对抗性攻击的原理，并介绍对抗性训练等防御策略，以增强模型对微小扰动的鲁棒性。 第四部分：工程实践与部署优化 本部分将理论知识转化为实际生产力，关注效率、扩展性和部署挑战。 第十章：分布式训练与模型并行化 在处理超大规模数据集和模型时，分布式训练是必不可少的。本章讲解数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）策略。深入讨论参数服务器（Parameter Server）架构与All-Reduce通信范式，并以PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy为例，展示大规模训练的实现细节。 第十一章：模型压缩与边缘计算部署 为了将复杂的模型部署到资源受限的设备上，模型压缩技术至关重要。本章详细介绍剪枝（Pruning）技术（结构化与非结构化）、权重共享和量化（Quantization）方法，尤其是Post-Training Quantization和Quantization-Aware Training。讨论如何使用ONNX或TensorRT等工具链优化推理速度和内存占用。 --- 本书结构清晰，从最底层的数学原理出发，逐步构建起对现代深度学习架构的深刻理解，并最终落脚于前沿研究和工程实践，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。全书结合大量代码示例（使用Python和主流深度学习框架实现），辅以详尽的数学推导，适合作为高等院校计算机科学、数据科学专业研究生教材或资深工程师的进阶参考资料。

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从研究前沿的角度来看，这本书的眼界非常开阔，它没有沉溺于过去已有的成就，而是将大量的篇幅投入到了“下一代”药物化学的探讨中。例如，对靶向蛋白降解技术（PROTACs）的深入剖析，详细阐述了泛素化修饰、E3连接酶的选择性，以及如何设计有效的连接子长度和柔性。这部分内容更新的速度之快，几乎与当前的顶级期刊保持同步，这在专业书籍中是极为罕见的。作者展现了对新兴技术领域的深刻洞察力，特别是对寡核苷酸药物和多肽药物递送系统的挑战性讨论，指出了当前技术瓶颈所在，并大胆预测了未来可能的突破方向。阅读完这些内容，我感觉自己对这个领域的发展脉络有了更宏大、更具前瞻性的把握，不再仅仅局限于自己狭窄的研究领域。这本书不仅是一本知识的总结，更像是一份充满激情和远见的行业蓝图，激励着我们去探索那些尚未被发现的化学空间。

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这本书的叙事节奏把握得极其精准，读起来有一种酣畅淋漓的快感，完全不像许多专业书籍那样枯燥乏味。它成功地将枯燥的化学结构式和晦涩的药代动力学参数，编织成了一个引人入胜的故事线——从靶点发现到最终上市药物的漫长征途。我特别欣赏作者在探讨药物代谢部分时所采用的类比手法，那些关于细胞色素P450酶系的复杂调控网络，被解释得如此生动形象，仿佛是观看一部微观世界的戏剧。书中对生物电子等排体替换策略的讨论，更是体现了高超的洞察力。它不仅仅是告诉我们“用什么替换什么”，而是深入挖掘了替换背后对分子极性、脂水分配系数（log P）以及与受体亲和力的微妙影响。对于刚踏入药物发现领域的年轻学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它没有预设读者拥有百科全书式的背景知识，而是以一种循序渐进、充满启发性的方式引导读者逐步深入。我甚至觉得，它更像是一位经验丰富的前辈，坐在你身边，耐心且充满热情地为你讲解他走过的弯路和发现的捷径。

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这本书的排版和图示质量高得惊人，这对于一本化学专业书籍来说至关重要。那些复杂的分子结构图和三维对接模型，线条清晰，层次分明，即便是面对结构高度相似的同分异构体，也能一眼分辨出关键的差异所在。我特别喜欢书中对一些经典药物分子（如他汀类、沙坦类）的结构演变史的梳理，通过这些历史案例，读者可以直观地看到“一代代”化学家是如何通过迭代优化，逐步逼近理想药物分子的过程。这种“历史的厚重感”让学习过程充满了敬畏。此外，作者在讨论药物的生物利用度（Bioavailability）和血脑屏障渗透性时，所采用的模型预测方法非常新颖。它结合了量子化学参数和拓扑分子描述符，提供了一种比传统Lipinski五规更具前瞻性的筛选标准。这本书的插图不再是简单的装饰，而是核心信息的载体，极大地降低了理解复杂概念的认知负荷。

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我必须指出，这本书在构建知识体系的系统性上，达到了一个令人敬佩的高度。它并没有将各个药物化学分支割裂开来，而是建立了一个有机联系的整体框架。从最基础的药效团理论（Pharmacophore Theory）讲起，如何通过计算机辅助药物设计（CADD）进行虚拟筛选，再到后期的构效关系（SAR）优化，每一步都环环相扣，体现了严密的逻辑推理链条。最让我印象深刻的是，作者对非共价相互作用力的精细量化分析，特别是氢键网络、范德华力和疏水作用力在分子识别中的贡献比例，给出了非常具有说服力的实验数据佐证。我记得有一次在尝试优化一个激酶抑制剂的活性时，始终无法突破一个活性平台期，翻阅此书后，我才意识到自己忽略了溶剂效应在特定口袋中的关键作用。这种能直接指导实验设计、并能解释观察到的现象的知识，才是真正有价值的。它像一把高精度的尺子，帮助我们量化和理解原本模糊不清的分子间吸引与排斥。

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这部著作的深度和广度着实令人惊叹。作者在阐述基本概念时，那种深入骨髓的理解力让人仿佛置身于分子构筑的微观世界。特别是关于手性药物设计与合成的章节，简直就是一本精妙的教科书，它不仅仅罗列了已有的合成路线，更重要的是，它细致入微地剖析了每一步反应背后的热力学和动力学考量，以及如何利用这些原理去优化产率、控制立体选择性。我过去在解决一些复杂天然产物全合成的瓶颈问题时，常常感到力不从心，但阅读此书后，那些原本晦涩难懂的转化步骤突然间变得豁然开朗。书中对新型催化剂体系的介绍，尤其是那些高效、环境友好的绿色化学方法，为我们这些一线研究人员提供了宝贵的工具箱。它没有停留在理论的空中楼阁，而是紧密结合了工业化生产的实际需求，许多案例研究展示了如何将实验室的精巧设计转化为大规模、低成本的工艺流程，这种务实精神是许多学术著作所不具备的。阅读过程中，我多次停下来，仔细研读那些复杂的反应机理图，感受那种将化学艺术与工程科学完美融合的震撼。

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