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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Andrew R. Leach

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-10-12

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781402062902

丛书系列:

图书标签:

• 化学
• Chemoinformatics
• Computational Chemistry
• Drug Discovery
• Molecular Informatics
• QSAR
• Machine Learning
• Data Analysis
• Bioinformatics
• Chemical Biology
• Pharmaceutical Chemistry

药效团与分子对接：药物发现的计算视角 本书深入探讨了计算化学和药物发现领域的核心技术与前沿进展，重点关注如何利用计算机模型和算法来加速新药的研发过程。全书结构严谨，内容涵盖从基础理论到高级应用的多个层面，旨在为生物医学研究人员、药物化学家以及对计算生物学感兴趣的专业人士提供一套全面且实用的知识体系。 第一部分：计算药物发现的基础构建块 本部分首先奠定了整个药物发现流程的计算基础，为后续复杂模型的建立和应用打下坚实的理论和工具基础。 第一章：分子建模与结构描述 本章详细介绍了描述和表示生物活性分子和靶点蛋白的各种方法。我们探讨了描述分子拓扑结构、三维构象以及电子性质的关键参数。重点讨论了分子力学（Molecular Mechanics, MM）中势能函数的构建原理，包括范德华力、静电相互作用和键合项的数学形式。此外，还深入剖析了如何通过描述符（Descriptors）来量化分子的化学信息，包括基于拓扑、几何、电子以及指纹（Fingerprints）的描述符的计算方法及其在药物活性预测中的应用。对分子构象采样的重要性进行了阐述，介绍了如何使用诸如系统动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟等方法来探索分子在溶液或结合口袋中的动态行为。 第二章：虚拟筛选的原理与策略 虚拟筛选（Virtual Screening, VS）是现代药物发现中用于快速筛选大量化合物库的强大工具。本章系统地介绍了基于配体的虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）和基于结构的虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）的两大主要策略。 在LBVS部分，我们重点讨论了药效团模型（Pharmacophore Modeling）的建立过程。药效团是描述分子必需的三维空间特征（如氢键供体/受体、疏水中心、芳香环等）的集合，这些特征对于分子与靶点结合至关重要。本章详细讲解了如何从已知活性化合物集中提取这些特征，并使用这些模型去识别具有潜在活性的新分子。我们还探讨了如何使用分子相似性搜索（Molecular Similarity Searching）技术，通过计算待测分子与已知活性分子之间的化学空间距离，进行快速的优先级排序。 SBVS部分则专注于靶点蛋白三维结构信息的利用。 第三章：药效团建模的深度解析 药效团建模被认为是连接分子结构与生物活性之间的重要桥梁。本章深入探讨了药效团的构建算法、评估标准以及优化策略。我们分析了不同类型的药效团（如描述符类型、基于配体的药效团、基于结构的药效团）之间的差异。对于药效团的生成，详细介绍了从一组活性分子中自动识别共同空间特征的方法，并讨论了如何通过生物学背景知识对提取的特征进行修正和验证。此外，如何对生成的药效团进行评分和区分（Scoring and Discrimination）——即如何评价一个药效团模型在识别真正活性分子方面的能力——也是本章的关键内容。 第二部分：分子对接与相互作用的量化 本部分聚焦于药物发现中最核心的计算技术——分子对接，以及如何准确评估分子与靶点之间的结合强度。 第四章：分子对接基础：算法与实现 分子对接（Molecular Docking）是模拟配体分子如何以特定构象和取向结合到受体靶点活性位点的计算过程。本章全面介绍了对接过程的两个核心组成部分：构象搜索（Conformational Search）和评分函数（Scoring Function）。 在构象搜索方面，我们详细讨论了如何有效地探索配体和受体在结合口袋中的自由度，包括基于刚性对接（Rigid Docking）、柔性对接（Flexible Docking）的算法，例如遗传算法（Genetic Algorithms）、梯度下降法以及基于片段的组合方法（Fragment-Based Methods）。 评分函数是评估结合亲和力的关键。本章分类解析了不同类型的评分函数，包括基于物理的（Force Field-based）、基于知识的（Knowledge-Based）以及经验性的（Empirical）评分函数。对于每类函数，我们分析了其理论基础、计算效率以及在预测结合自由能方面的准确性和局限性。 第五章：进阶对接技术与柔性处理 实际的分子对接需要处理靶点和配体本身在结合过程中的构象变化。本章深入探讨了如何应对这种“诱导契合”（Induced Fit）现象。我们介绍了多种处理受体柔性的方法，包括预先计算受体构象集合、引入有限的受体残基运动的半柔性对接技术。 此外，本章还涵盖了更高级的对接应用，如多重配体对接（Multiple Ligand Docking）和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的对接策略。重点讨论了如何利用受体和配体的动态信息（通过MD模拟获得的构象）来指导或修正静态对接结果，以提高预测的可靠性。 第六章：结合自由能计算与力场选择 准确预测分子与靶点结合的强度是筛选成功的关键。本章聚焦于结合自由能的计算方法，这些方法提供了比简单评分函数更精确的热力学评估。我们详细介绍了基于物理的自由能计算方法，如快速溶剂化近似（Generalized Born Surface Area, GBSA）和更精确的分子力学/泊松-玻尔兹曼（MM/PBSA）和分子力学/广义泊松（MM/GBSA）方法。这些方法的计算流程、关键参数的敏感性分析以及如何在计算成本和精度之间取得平衡是本章讨论的重点。同时，对不同力场（如AMBER, CHARMM, OPLS等）在描述生物分子相互作用方面的适用性和局限性进行了深入的比较分析。 第三部分：从结合到活性：预测与优化 本部分将焦点从单纯的结合模式预测扩展到对分子药代动力学性质（ADMET）和最终生物活性的综合预测。 第七章：定量构效关系（QSAR）模型构建 定量构效关系（Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR）是利用数学模型描述化合物的结构特征与生物活性之间的关系。本章详细阐述了建立有效QSAR模型的完整流程，从数据的采集、处理（包括对描述符的降维和选择）到模型的训练和验证。 重点介绍了线性模型（如Hansch分析）和非线性模型（如机器学习和深度学习方法）在QSAR中的应用。对于机器学习方法，我们讨论了如何使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及人工神经网络（ANN）来处理高维度的化学数据，并强调了模型的外部验证和可解释性在药物设计中的重要性。 第八章：ADMET性质的计算预测 候选药物分子必须具备良好的口服生物利用度和安全性，即合适的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄和毒性）性质。本章系统地介绍了计算预测这些关键药代动力学参数的技术。 我们探讨了预测血脑屏障渗透性、血浆蛋白结合率、细胞膜渗透性（如Caco-2渗透性）的常用模型。在毒性预测方面，重点介绍了利用毒性药效团（Toxicophores）和高通量筛选数据训练的计算机毒性预测（in silico Toxicology）模型，例如预测心毒性（hERG阻断）和遗传毒性的方法。 第九章：药物设计与优化实例 本章通过具体的案例研究，展示如何整合前述所有技术来指导药物先导化合物的优化。我们将分析一个典型的先导化合物优化流程，包括：利用分子对接确定关键的结合位点相互作用；使用药效团模型指导结构修饰以增强选择性；应用QSAR和ADMET预测来优化化合物的成药性。通过对不同化学骨架的迭代优化，展示计算方法如何有效降低合成和生物学测试的成本，并加速新药研发的进程。 本书旨在提供一个坚实的框架，使读者能够理解和应用最先进的计算工具，从而在复杂的药物发现挑战中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的案例分析部分印象尤为深刻，它真正体现了理论与实践相结合的价值。书中没有停留在纯粹的公式推导和抽象模型上，而是大量引用了实际的药物研发、高通量筛选中的真实数据和成功案例。这些案例的选取非常具有代表性，它们不仅展示了特定算法或工具的强大功能，更重要的是，揭示了在实际研究中可能遇到的各种‘陷阱’和解决思路。作者在解析这些案例时，剖析得极其细致入微，仿佛手把手地教读者如何像一个真正的化学信息学家那样去思考和决策。这种沉浸式的学习体验，远胜于死记硬背那些孤立的知识点，它教会了我如何运用这门学科的思维框架去解决现实世界中的难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常引人注目，色彩搭配既专业又不失现代感，一下子就抓住了我的眼球。装帧的质量也相当不错，拿在手里有一种沉甸甸的实在感，让人觉得这是一本经过精心打磨的专业书籍。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如字体选择既清晰易读，又带有一种学术的严谨性，排版布局也十分合理，即使是初次接触这个领域的读者，也不会感到内容的拥挤和压迫。整个视觉体验非常流畅，这对于一本厚重的专业教材来说，无疑是一个巨大的加分项，它成功地营造了一种想要立刻翻开阅读的氛围，而不是让人望而生畏。可以说，单从外在的呈现来看，这本书就已经在专业领域树立了一个很高的标准，让人对接下来的阅读内容充满了美好的期待，相信它在内容上也会像它的外表一样，经得起推敲和时间的考验。我期待着它能为我打开一个全新的知识窗口。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在理论深度上的把握拿捏得恰到好处，既保证了对核心原理的详尽阐述，又避免了陷入不必要的数学细节泥潭中。对于一个希望系统构建知识体系的读者来说，这种平衡至关重要。例如，在讲解数据结构和算法时，它不仅给出了算法描述，还深入探讨了不同选择背后的计算复杂度和适用范围，这对于优化后续的程序设计至关重要。它没有把读者当成只需要知道‘是什么’的初学者，而是力图培养具备‘为什么是这样’和‘如何改进’的科研人员。这种对细节的尊重和对原理的深挖，使得这本书的价值超越了一般的入门读物，可以作为后续进阶学习的坚实基石，这一点非常难能可贵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直是教科书级别的典范，作者显然在如何清晰地阐述复杂概念方面有着深厚的功力。行文流畅自然，绝非那种干巴巴、晦涩难懂的术语堆砌。即便是那些初看起来有些绕口的化学信息学原理，经过作者的耐心梳理和巧妙的类比，也变得豁然开朗。我特别喜欢它在引入新主题时所采用的‘铺垫’技巧，总能先从宏观背景或实际应用场景切入，让读者明白‘为什么’要学习这个知识点，而不是直接抛出定义。这种以问题为导向的叙述方式，极大地激发了我的学习动力。读起来一点都不觉得枯燥，更像是在听一位经验丰富的导师娓娓道来，那种节奏感和逻辑推进的严密性，让人不自觉地想跟着作者的思路走下去，直至完全掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织堪称一绝，它像一条精心铺设的轨道，引导读者从最基础的化学数据表示法开始，逐步攀升至复杂的生物信息学交叉领域。章节之间的过渡极其平滑自然，几乎不需要跳跃阅读，整体逻辑一气呵成。每当我觉得某个知识点可能需要进一步拓展时，往往在下一章的开头或随后的补充说明中，就能找到作者预先留下的线索或延伸阅读的建议。这种设计体现了作者对学习路径的深刻洞察力——他深知初学者在面对海量信息时最容易迷失方向。正是这种周密的布局，使得我对整个化学信息学的知识地图有了清晰的认识，极大地增强了我的学习信心和方向感，这是一本真正能带你‘入门并走得远’的好书。

评分☆☆☆☆☆

建议读这本： http://book.douban.com/subject/1614135/

评分☆☆☆☆☆

建议读这本： http://book.douban.com/subject/1614135/

评分☆☆☆☆☆

建议读这本： http://book.douban.com/subject/1614135/

评分☆☆☆☆☆

建议读这本： http://book.douban.com/subject/1614135/

评分☆☆☆☆☆

建议读这本： http://book.douban.com/subject/1614135/