Virtual Screening In Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Alvarez, Juan 编

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 214.64

装帧:HRD

isbn号码:9780824754792

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟筛选
• 药物发现
• 计算化学
• 分子对接
• 药物设计
• QSAR
• ADMET
• 生物信息学
• 计算机辅助药物设计
• 药物研发

《药学前沿：现代药物设计与筛选技术深度解析》 作者： [此处可填入虚构的权威专家姓名，例如：张伟教授，李明博士] 出版社： [此处可填入虚构的知名学术出版社，例如：环球科学出版社] 出版日期： 2024年秋季 --- 内容概要： 本书旨在为生命科学、化学、药学及计算生物学领域的专业人士、研究生和高年级本科生提供一本全面、深入且极具实践指导意义的著作，聚焦于当前药物研发管线中至关重要的“新一代药物设计与筛选范式”。不同于传统依赖于大量湿实验高通量筛选（HTS）方法的时代，本书的核心价值在于阐述如何利用先进的计算方法、人工智能驱动的预测模型以及精准的生物物理学工具，实现更高效、更具成本效益的先导化合物发现与优化。 全书共分六大部分，涵盖了从靶点识别到临床前优化的全链条关键技术。内容结构紧凑，理论阐述与案例分析并重，确保读者能够掌握从概念理解到实际操作的完整知识体系。 --- 第一部分：新药发现的战略转型与挑战（约250字） 本部分首先回顾了传统药物研发模式面临的“魔鬼时间”（Time-to-Market）与“天文数字”（R&D Cost）挑战，指出高失败率是当前行业痛点。接着，本章详细探讨了现代药物发现的战略基石——从传统的“靶点验证即成功”向“以患者为中心、数据驱动”的转变。重点分析了结构生物学（如冷冻电镜Cryo-EM和高分辨率X射线晶体学）如何为药物设计提供前所未有的原子级分辨率视图。此外，还引入了“可成药性”（Druggability）评估的新标准，强调对那些“难以成药”的靶点（如蛋白质-蛋白质相互作用PPIs）采取创新的化学和生物学策略，为后续的计算方法应用奠定理论基础。 --- 第二部分：分子建模与结构生物信息学基础（约300字） 本部分是全书的理论核心，为后续的计算模块打下坚实基础。我们详细讲解了分子力学（MM）和量子化学（QM）方法在描述分子间相互作用中的应用与局限。重点剖析了分子动力学模拟（MD）在研究蛋白质柔性、配体结合动力学以及预测膜蛋白行为中的关键作用。本书特别辟出章节，深入探讨了先进的自由能计算方法，如PMF（Potential of Mean Force）和MM/GBSA/PBSA，用以精确量化结合亲和力。在生物信息学方面，详细介绍了如何处理和分析大规模基因组学、转录组学数据，以识别和验证新的疾病相关靶点，并着重讲解了同源建模（Homology Modeling）和蛋白质结构预测领域（如AlphaFold 2 及其后续版本）的最新突破，及其对无结构靶点研究的革命性影响。 --- 第三部分：先进的药物化学与片段组合化学（约350字） 本部分聚焦于分子合成与优化策略。传统上，药物化学家依赖于先导化合物的结构修饰。本书则强调片段组合化学（Fragment-Based Drug Discovery, FBDD）的精妙之处。我们详述了如何利用高灵敏度的物理筛选技术（如SPR、NMR、X射线衍射）来识别微小、低分子量的活性片段，并阐述了如何通过计算驱动的“片段生长”和“片段拼接”策略，将这些活性片段高效地整合或延伸为高亲和力的先导分子。 此外，本书深入探讨了先导化合物的优化。这不仅包括传统的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）预测，更着重介绍了化学空间探索的新方法——利用先进的化学信息学（Cheminformatics）工具，如分子指纹（Molecular Fingerprints）和基于图的神经网络（Graph Neural Networks, GNNs），来设计具有理想药代动力学特征的分子，避免合成“死胡同”。案例分析将聚焦于如何利用这些方法解决特定靶点的选择性问题。 --- 第四部分：高维数据驱动的先导物筛选（约300字） 本部分是面向大数据时代的药物发现范式。我们详细阐述了虚拟筛选（Virtual Screening, VS）的细分技术，但侧重于超越传统对接（Docking）的先进模型。重点解析了基于构象（Ensemble-based）的筛选方法，以及如何结合MD模拟来生成更具生物学相关性的靶点构象库。 更重要的是，本书全面介绍了深度学习（Deep Learning）在药物发现中的应用。涵盖了如何利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来预测分子活性、毒性，以及如何利用生成模型（Generative Models，如GANs和VAE）从头设计全新的、具有特定药理活性的分子骨架。我们将区分构象依赖和构象无关的预测模型，并探讨如何利用迁移学习（Transfer Learning）在数据稀疏的领域实现高效预测。 --- 部分：生物物理学验证与药物-靶点相互作用动力学（约200字） 药物发现的成功最终需要湿实验的验证。本部分强调了先进生物物理学技术在验证计算预测中的不可替代性。我们详细讨论了表面等离子共振（SPR）和生物层干涉技术（BLI）在精确测定结合动力学常数（$k_{on}$和$k_{off}$）中的应用，强调了“慢解离”（Slow Dissociation）对提高药物体内疗效的重要性。此外，还引入了核磁共振（NMR）在识别活性位点和监测溶液中分子间相互作用的精细调节作用，并将这些实验数据反馈给计算模型，形成高效的“计算-实验循环（Iterative Cycle）”。 --- 第六部分：面向未来：多组学整合与人工智能的伦理边界（约150字） 本书最后展望了下一代药物发现的趋势。讨论了如何通过多组学数据整合（如整合基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据），以更全面地理解疾病的生物学基础，并据此设计出更具系统性疗效的药物。最后，我们探讨了人工智能在药物研发中的伦理和社会责任，包括数据隐私、模型可解释性（Explainability/XAI）的重要性，以及如何确保计算工具的公平性和可靠性，推动真正具有突破性的创新。 --- 本书特色： 深度融合： 理论深度与工程实践的完美结合，强调计算工具在实际研发流程中的无缝集成。 案例驱动： 穿插大量近五年内发表于《自然》、《科学》或《JACS》的前沿案例分析，展示技术如何转化为成功的产品管线。 实践导向： 提供工具链（如Gromacs, Schrödinger Suite, PyTorch/TensorFlow for Chemistry）的使用思路和数据处理流程指导。 《药学前沿：现代药物设计与筛选技术深度解析》是所有致力于加速药物研发、追求更高成功率的科研人员不可或缺的案头工具书。

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这本书的份量感十足，沉甸甸地握在手里，就已经传递出一种“干货满满”的信号。我是一个对药物化学和计算化学都略有涉猎的初级研究员，一直渴望能更系统地学习虚拟筛选这一关键的药物发现工具。我设想这本书会循序渐进地引导读者，从最基本的概念开始，比如什么是虚拟筛选，它在整个药物研发流程中扮演着怎样的角色，以及它相较于传统高通量筛选的优势所在。我希望它能深入浅出地介绍各种虚拟筛选的策略，包括基于结构和基于配体的两种主要方法，并且详细阐述它们各自的原理、优缺点以及适用的场景。对于我这样还在学习阶段的读者来说，如果书中能提供一些清晰的流程图或者流程说明，那就太棒了。我特别好奇书中会不会包含一些实际操作的指导，比如如何准备靶蛋白的结构，如何构建化合物数据库，以及如何评估筛选结果的可靠性。即使不涉及具体的软件教程，但如果能提供一些通用的思路和框架，那对我未来的实践操作也将大有裨益。这本书，感觉像是为我这样渴望系统学习的科研新手量身定制的“入门宝典”，它的出现，让我对接下来的学习充满了期待。

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这本书的装帧和印刷质量都相当不错，给人一种值得细细品味的感觉。作为一名对分子模拟和药物设计有着浓厚兴趣的博士生，我一直想深入了解虚拟筛选的完整流程和背后的科学原理。我期待这本书能够提供一个全面而深入的视角，不仅仅是介绍各种虚拟筛选技术，更重要的是讲解它们是如何协同工作的，以及在整个新药研发管线中扮演的关键角色。我特别希望书中能详细阐述如何构建和优化用于虚拟筛选的化合物数据库，以及如何选择和评估合适的靶点模型。对于初学者来说，理解不同虚拟筛选方法的适用范围和局限性非常重要，我希望书中能对此有清晰的说明。此外，我也对书中可能涉及的，如何从虚拟筛选结果中识别出具有潜在成药性的先导化合物，以及如何指导后续的实验验证工作的内容感到好奇。这本书，仿佛是一本为我这样的学生准备的“教科书”，它能帮助我构建扎实的理论基础，并为我未来的科研工作打下坚实的基础，让我能够更自信地投入到药物发现的研究中。

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这本书的设计风格简洁而不失专业感，封面上的“Virtual Screening In Drug Discovery”字样，直接点明了主题，对于任何对新药研发领域感兴趣的人来说，都具有相当大的吸引力。我是一名正在积极寻求职业转型的生物信息学研究者，希望将我的技能应用到药物发现领域。虚拟筛选，作为连接生物学信息和化学分子设计的重要桥梁，正是我关注的焦点。我设想这本书会详细介绍虚拟筛选背后的计算方法和统计学原理，这对我理解算法的内在逻辑至关重要。我非常期待书中能够深入讲解各种筛选技术的优劣势，比如，基于形状的筛选和基于物理化学性质的筛选，它们分别适用于哪些情况？又比如，如何有效地处理和管理庞大的化合物库？此外，我更关注的是如何将机器学习和人工智能技术巧妙地融入到虚拟筛选流程中，实现更智能、更高效的分子发现。如果书中能够提供一些案例研究，展示如何利用这些先进技术解决实际的药物发现问题，那将是对我极大的帮助。这本书，感觉就像是我职业发展道路上的一盏明灯，为我指引了新的方向。

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作为一名在制药公司从事多年药物发现工作的资深科学家，我对虚拟筛选的实践有着深刻的理解，也深知其在加速新药研发进程中的重要性。因此，当我看到这本书的标题时，我的第一反应是：“它能带来什么新东西？” 我期待这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些在实际工作中可能遇到的挑战和解决方案。我希望它能深入探讨各种虚拟筛选方法的局限性，以及如何通过优化算法、改进特征描述符或结合多种筛选策略来克服这些局限。对于资深研究者而言，关注点往往在于如何提高筛选的准确性和效率，降低假阳性和假阴性率。我希望书中能提供一些关于如何进行方法学验证、如何评估模型性能以及如何将虚拟筛选结果与实验数据进行有效整合的宝贵经验。此外，我也对书中可能探讨的，如何在复杂的生物靶点（如蛋白-蛋白相互作用）上进行虚拟筛选的挑战和策略很感兴趣。总而言之，这本书对我来说，更像是一场深入的学术交流，我期待从中获得启发，进一步提升我的专业技能，并在实际工作中取得更显著的成果。

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哇，刚翻开这本书，还没来得及细看正文，光是封面设计就让我眼前一亮！那种深邃的蓝色，搭配着跳跃的分子模型，瞬间就激发了我对科学探索的无限好奇。我是一个对新药研发充满憧憬的研究生，一直对如何高效筛选出有潜力的药物分子感到着迷。这本书的标题，"Virtual Screening In Drug Discovery"，简直就是为我量身打造的。我脑海中已经开始勾勒出它可能包含的内容：从基础的分子对接原理，到各种复杂的虚拟筛选算法，再到实际应用中的案例分析，甚至可能涉及到如何处理和分析海量数据。我尤其期待它能深入讲解一些前沿的机器学习和深度学习在虚拟筛选中的应用，毕竟这是当前药物发现领域最热门的方向之一。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，让人感觉即使内容再庞杂，也能条理分明地读下去。我迫不及待地想进入正题，去领略作者在虚拟筛选领域的智慧结晶，看看它能否为我指明未来科研的方向，帮助我少走弯路，更有效地投入到我的研究项目中。感觉这本书的出现，会是我近期科研生涯中一个重要的转折点。

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