An Introduction to Chemoinformatics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Leach, Andrew R./ Gillet, Valerie J.

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:

价格:110

装帧:HRD

isbn号码:9781402013478

丛书系列:

图书标签:

• Chemoinformatics
• Computational Chemistry
• Drug Discovery
• Molecular Informatics
• Bioinformatics
• Chemical Informatics
• Data Science
• Machine Learning
• Pharmaceutical Chemistry
• Cheminformatics

深入解析：计算化学与药物发现的前沿探索 《计算化学与药物发现的前沿探索》 聚焦于现代化学、生物学与信息科学交叉领域的核心议题，旨在为研究人员、药物化学家以及对计算方法论感兴趣的专业人士提供一个全面而深入的视角。本书超越了基础概念的介绍，直击当前计算化学在加速新药研发、理解复杂生物系统以及优化材料设计中的关键应用和挑战。 本书结构严谨，内容涵盖了从微观分子模拟到宏观生物系统建模的多个层次，强调理论基础与实际应用的紧密结合。 --- 第一部分：计算化学的基石与工具箱 本部分奠定了理解高级计算方法所需的基础理论框架，并详细介绍了当前主流的计算工具及其背后的物理化学原理。 第 1 章：量子化学计算的精确度与效率权衡 本章深入探讨了从头算（Ab Initio）方法，如Hartree-Fock (HF) 及其各种后HF修正（如MP2, Coupled Cluster），在精确描述电子结构方面的优势与局限。重点讨论了密度泛函理论（DFT）的最新发展，特别是针对过渡金属、大分子体系以及非共价相互作用（如范德华力和氢键）的泛函选择策略。此外，还详细分析了激发态计算（如TD-DFT）在光化学和光谱学预测中的应用，并讨论了如何通过多参考态方法解决单参考方法失效的体系。 第 2 章：分子力学与经典模拟的精度提升 本章聚焦于分子力场（Force Fields）的构建、校准与应用。我们详细审视了当前主流力场（如AMBER, CHARMM, OPLS）的参数化过程，特别是对新型化学基团（如复杂有机分子、药物分子）的参数扩展策略。本章的一大亮点是关于“反应性力场”（ReaxFF）的深入讨论，这使得在不使用高成本量子计算的情况下，模拟化学反应的动力学过程成为可能。同时，介绍了如何通过高通量虚拟筛选来优化和验证力场的适用性范围。 第 3 章：分子动力学模拟的先进采样技术 分子动力学（MD）模拟是理解时间依赖性过程的关键。本章详细介绍了传统的牛顿积分方法，并着重讲解了如何克服时间尺度限制。内容涵盖了增强采样技术，如Metadynamics、Umbrella Sampling、Replica Exchange MD (REMD) 等，并提供了在不同体系（蛋白质折叠、膜运输、溶剂化效应）中选择最佳采样方法的决策指南。此外，本书还介绍了将机器智能融入MD轨迹分析的早期尝试，例如利用自动编码器进行降维和识别重要构象空间。 --- 第二部分：药物发现的计算驱动力 本部分将计算工具直接应用于制药工业的核心流程，从靶点识别到先导化合物的优化。 第 4 章：靶点结构预测与蛋白质组学整合 在结构信息不全的情况下预测蛋白质三维结构是药物设计的首要挑战。本章详述了同源建模（Homology Modeling）的最新进展，特别是针对低相似度序列的改进算法。核心内容聚焦于新兴的基于深度学习的结构预测方法（如AlphaFold/RoseTTAFold的原理和局限性），并讨论了如何将计算得到的结构与大规模蛋白质组学数据（如PDB, AlphaFold数据库）进行整合，以构建可靠的靶点模型。 第 5 章：分子对接的算法优化与误差分析 分子对接（Molecular Docking）是高通量筛选的核心工具。本章不仅阐述了基于构象搜索（Shape Complementarity）和基于能量最小化（Scoring Functions）的主流算法，更关键的是深入分析了打分函数的系统性偏差。内容包括如何利用实验数据（如SPR, ITC）对打分函数进行局部重校准，以提高对特定受体家族的预测准确性。此外，还探讨了柔性配体对接（Flexible Ligand Docking）与柔性受体对接（Induced Fit Docking）的计算成本与效果的平衡点。 第 6 章：ADMET性质的计算预测与先导优化 一个具有潜力的先导化合物必须具备良好的药代动力学特性（吸收、分布、代谢、排泄和毒性，ADMET）。本章系统梳理了基于定量构效关系（QSAR/QSPR）模型预测溶解度、血浆蛋白结合率、细胞渗透性等关键参数的方法。特别关注了机器学习在预测罕见或高风险毒性事件（如hERG阻滞）中的应用，以及如何利用计算化学工具指导结构修饰，以实现“设计更佳药物”（Design Better Drugs）而非仅仅“发现药物”（Find Drugs）。 --- 第三部分：先进技术与未来方向 本部分展望了计算化学如何与其他新兴技术结合，解决更宏大、更复杂的生物物理和材料科学问题。 第 7 章：多尺度模拟在生物系统中的应用 生物过程往往涉及从原子级到细胞级的多尺度相互作用。本章探讨了如何有效地连接不同尺度的模拟结果。内容包括：利用Coarse-Graining (CG) 技术模拟脂质双层膜的动力学、使用流体力学模型结合MD模拟研究药物跨膜转运、以及在生物大分子复合体（如病毒衣壳或核糖体）中应用半经验或简化力场以保持计算可行性。本章强调了数据转换层和信息传递机制的设计。 第 8 章：化学信息学与大数据驱动的药物设计 本章关注于如何高效管理和利用爆炸性的化学数据。除了传统的描述符（Descriptors）计算，本章深入讲解了图神经网络（GNNs）在分子表示学习中的应用，如何从海量反应数据库中自动提取反应机理和预测产物。同时，讨论了如何构建可靠的知识图谱，将生物学、化学和临床数据关联起来，辅助决策制定。 第 9 章：非经典相互作用与动态表征 药物活性往往依赖于那些传统上被忽略的弱相互作用。本章专门讨论了卤键、σ-极性相互作用、水桥网络（Water Bridges）在分子识别中的精确量化。通过先进的量子化学分析方法（如NCI Index, AIM分析），揭示这些动态、瞬态的相互作用如何影响蛋白质-配体的结合自由能，并为理性设计提供新的锚点。 --- 《计算化学与药物发现的前沿探索》 是一本面向实践的参考书，它不仅教授读者“如何计算”，更引导他们思考“为什么选择这种计算方法”以及“如何解释计算结果的局限性”。全书辅以大量的实际案例分析和开源软件的使用提示，确保读者能够立即将理论知识转化为前沿研究成果。

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