计算机辅助药物设计导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:叶德泳

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2004-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502549817

丛书系列:

图书标签:

• 科学
• 化学
• 11
• 药物设计
• 计算机辅助药物设计
• 计算化学
• 分子建模
• 药物发现
• 生物信息学
• 结构生物学
• 药物化学
• 虚拟筛选
• ADMET

生物信息学与计算生物学前沿进展 内容提要： 本书汇集了当前生物信息学和计算生物学领域最前沿的研究成果与技术应用。全书聚焦于如何利用大规模生物数据，特别是基因组学、蛋白质组学、代谢组学以及高通量表型组学数据，结合先进的计算模型和算法，来深入理解生命过程的复杂性，并推动生物医学的创新。 本书旨在为生命科学、计算机科学、生物工程等相关领域的科研人员、高级学生以及行业专业人士提供一个全面、深入且极具实践指导意义的参考。我们不侧重于传统基于化学结构的药物设计范式，而是将焦点置于数据驱动的生物系统解析和复杂生物网络建模。 --- 第一部分：大规模生物数据整合与管理 (Big Data in Biology) 本部分探讨了海量、异构生物数据在现代生命科学研究中所面临的挑战与机遇。我们详细介绍了当前主流高通量测序技术（如单细胞测序、长读长测序）所产生的数据特征、质量控制（QC）标准，以及高效的数据存储和检索策略。 第一章：基因组学数据基础设施与质量评估 本章深入探讨了从原始测序信号到可操作基因组数据分析流程的转化。内容涵盖： 1. 数据标准化与互操作性： 介绍 FAIR 原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）在基因组学数据管理中的应用，重点分析了 GFF/GTF、VCF 格式的规范化处理。 2. 长读长测序（PacBio/ONT）的数据处理流程： 区别于传统的短读长比对策略，本章详细阐述了 De Novo 组装、结构变异检测（Structural Variation Detection）中对高错误率数据的纠错、Polishing 算法的优化路径。 3. 表观遗传学数据的深度解析： 聚焦于 ChIP-seq、ATAC-seq 等数据的峰值识别、背景噪音校正，以及染色质可及性在基因调控中的定量分析。 第二章：多组学数据融合与特征工程 生物学现象往往是多层次相互作用的结果。本章的核心在于如何有效地整合不同尺度的数据集，以揭示更深层次的生物学意义。 1. 数据集成框架： 比较了基于统计模型（如 CCA, PLS）和基于深度学习（如 VAE, Autoencoder）的跨组学数据融合方法。强调如何处理不同平台间固有的技术偏差（Batch Effects）和缺失值。 2. 时序与空间组学分析： 介绍了动态过程建模（如轨迹推断 Trajectory Inference）在发育生物学和疾病进展研究中的应用。重点讨论了空间转录组数据（Spatial Transcriptomics）中细胞-细胞相互作用的邻域分析技术。 3. 高维数据降维与可视化： 除了传统的 PCA/t-SNE，本章详细介绍了 UMAP 在保留局部结构信息方面的优势，并探讨了如何将高维特征映射到可解释的生物学通路空间。 --- 第二部分：复杂生物网络建模与系统生物学 本部分将计算方法应用于理解细胞内部的复杂调控网络和系统层面的功能模块。我们关注的是动态、相互连接的生物实体间的关系，而非孤立的分子特性。 第三章：基因调控网络（GRN）的推断与验证 本章专注于从转录组数据中重建控制基因表达的分子网络。 1. 基于信息论的推断方法： 详细分析了 Mutual Information (MI) 和 ARACNe 等算法在构建无向网络中的精确度和鲁棒性。 2. 动态网络建模： 介绍了常微分方程（ODE）和随机过程模型（如 Chemical Reaction Networks）在模拟基因表达随机性与稳态转换中的应用。讨论了如何利用 CRISPR 筛选数据（Perturbation Data）来约束和校准这些动态模型。 3. 转录因子（TF）结合位点预测与功能注释： 利用基序扫描（Motif Scanning）和深度学习模型（如 DeepBind, DeepSEA）预测 TF 结合特异性，并将其整合到 GRN 的边缘权重估计中。 第四章：蛋白质相互作用网络（PPI）的拓扑分析与功能模块发现 本章探讨了细胞内蛋白质如何组织成功能模块，以及网络结构如何影响生物学功能。 1. 网络拓扑学指标的生物学解释： 详细解释了中心性（Degree, Betweenness, Closeness）和模块性（Modularity）如何对应于细胞内关键节点和功能单元。 2. 复杂网络算法应用： 重点介绍社区发现算法（如 Louvain, Infomap）在识别紧密耦合的蛋白质复合物和信号通路模块中的表现。 3. 蛋白质功能预测与疾病关联： 介绍如何利用网络传播（Network Propagation）和基于图的嵌入方法（Graph Embedding，如 Node2Vec）来预测未注释蛋白质的功能，并识别与复杂疾病（如癌症、神经退行性疾病）相关联的网络“枢纽”（Hubs）。 --- 第三部分：计算方法在疾病建模中的前沿应用 本部分将前两部分的技术汇集起来，应用于解决具体的、具有临床意义的生物医学难题，特别侧重于非传统药物靶点发现和个性化治疗策略的计算支持。 第五章：肿瘤异质性与微环境的计算解析 肿瘤的异质性是抵抗治疗的关键挑战。本章关注如何利用计算工具解析这种复杂性。 1. 克隆进化模型的构建： 介绍如何使用去卷积（Deconvolution）方法和贝叶斯模型来估计肿瘤组织中不同克隆群的比例及其进化关系。 2. 肿瘤微环境（TME）的单细胞解析： 侧重于利用单细胞 RNA-seq 数据，通过配体-受体（Ligand-Receptor）相互作用分析，计算免疫细胞、基质细胞与肿瘤细胞之间的通讯网络。重点讨论了如何识别潜在的免疫逃逸机制。 3. 耐药性机制的预测： 结合基因突变数据和表达谱数据，利用因果推断模型识别导致特定治疗方案失败的潜在分子开关。 第六章：宿主-微生物组相互作用的深度学习建模 肠道微生物组对宿主健康的影响日益受到重视。本章旨在提供分析复杂宏基因组和代谢组数据的计算框架。 1. 宏基因组学的物种丰度估计与功能预测： 介绍基于深度学习的从头组装和基因组 binning 技术，用于高精度识别环境样本中的微生物物种及其代谢通路潜力。 2. 宿主-微生物组的相互作用定量： 探讨如何使用互作网络分析（Co-occurrence Networks）和因果推断来区分微生物群落内部的竞争与合作关系，以及它们如何影响宿主代谢产物（代谢组学）。 3. 精准营养与干预靶点的计算筛选： 结合宿主基因组和微生物组数据，预测特定益生元或益生菌干预对改善代谢性疾病的有效性，重点在于识别影响宿主代谢通路的微生物代谢物。 --- 总结与展望： 本书避免了对传统小分子活性预测或分子对接等基于分子结构方法的详尽论述，而是聚焦于 “系统理解” 和 “数据驱动的生物学发现”。我们强调计算方法在处理高维、动态、多尺度生物学数据方面的核心作用，为读者提供一套面向未来生物医学研究的强大计算工具箱和思维框架。

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这本书的装帧设计真是一绝，那种沉稳的蓝色调，配上金色的烫印字体，一看就透着一股专业和严谨的气息。拿到手里，份量感十足，纸张的质地摸起来非常舒服，不是那种廉价的铜版纸，而是偏向于哑光、略带纹理的艺术纸，这让阅读体验都提升了不少。封面上的设计元素也颇有深意，隐约可见分子结构的线条勾勒，虽然没有过多花哨的插图，但这种克制的美学，恰恰彰显了其内容的高度专业性。我特别欣赏作者在排版上的用心，字体大小适中，行间距处理得当，即使是面对那些复杂的化学结构式和数学公式，眼睛也不会感到过于疲劳。侧边书脊的设计也很有考究，那种细小的凹槽处理，方便快速地在书架上定位。总而言之，从物理层面来看，这本书完全称得上是一件精美的工艺品，让人在尚未翻开内容之前，就已经对其中的知识储备充满了敬意与期待。它给人的第一印象，是那种可以长久珍藏在书架上的“硬通货”书籍，而不是快消品。

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阅读这本书的过程中，我最大的感受是它所蕴含的强大“解决问题的精神”。它不是那种只停留在展示完美算法和理想化模型的书籍。相反，它坦诚地揭示了许多常用方法的局限性和实际应用中可能遇到的“陷阱”。例如，在处理蛋白质柔性问题时，作者用了相当大的篇幅来讨论如何识别并绕过某些构象采样不足的区域，并给出了多种经验性的修正方法。这种对“不完美现实”的直面，反而让读者感到踏实和受用。它教会的不仅仅是如何运行一个程序，更重要的是，如何批判性地评估输出结果的可靠性，以及如何根据实验反馈来迭代优化模型参数。对于任何一个希望将理论知识转化为实际研发产出的专业人士而言，这种强调实践智慧和批判性思维的写作风格，无疑是最大的收获。这本书真正培养的是一种“工程师的思维”，而不是纯粹的“理论家的思维”。

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这本书的叙事脉络简直是教科书级别的流畅与清晰，完全打破了我对传统技术类书籍那种晦涩难懂的刻板印象。作者似乎非常擅长将那些抽象、高深的理论概念，通过一系列精心构建的逻辑阶梯，逐步引导读者深入。开篇部分对于学科历史的回顾，并非简单的罗列时间点，而是巧妙地穿插了关键人物的洞察与技术突破的背景，使得读者能迅速理解“为什么”需要这些工具和方法。随后进入核心理论讲解时，作者没有急于抛出复杂的算法，而是先用通俗的比喻搭建起概念的骨架，例如，将分子动力学模拟比作观察一场高速运动中的“微观芭蕾”，形象生动。每当引入一个新的计算范式，作者都会用一个具体的、与实际药物研发流程紧密相关的案例来佐证，这种“理论—案例—再升华”的模式，让知识的吸收变得非常自然且具有实操指导意义。我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在一位经验丰富的导师带领下，进行一次有条不紊的探索之旅。

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这本书的视角拓展能力令人印象深刻，它似乎总能在我以为已经掌握了当前章节的核心知识点时，突然将视野提升到一个更宏观的层面。比如，在详细介绍了量子化学计算的基础后，作者并没有止步于计算精度本身，而是花了一个章节探讨了“计算成本与研发周期”的平衡艺术，将冰冷的科学计算与残酷的商业决策紧密地联系起来。这种对行业动态和未来趋势的洞察力，让阅读体验充满了战略思考的乐趣。书中对AI和机器学习在后续药物发现中的潜在融合，也进行了前瞻性的讨论，尽管这些内容尚未完全成熟，但作者以审慎且充满远见的笔触勾勒出了未来十年的发展蓝图。它不仅仅是一本描述“现状”的书，更像是一本引导我们思考“未来方向”的灯塔。这种超越基础知识的格局，使得这本书在众多同类读物中脱颖而出，成为一本真正具有启发性的读物。

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细节处理方面，这本书展现出了一种近乎偏执的严谨态度，这对于理工科书籍来说至关重要。我注意到，书中引用的所有数据和实验结果，后面都附带着清晰的参考文献标注，而且引用的来源都具有很高的学术权威性，极大地增强了论述的可信度。更令人称道的是，书中对于“软件和工具箱”的介绍，它不是简单地列出软件名称，而是深入探讨了不同算法在不同软件实现上的细微差别和适用边界。比如，在讨论虚拟筛选的效率时，作者不仅比较了各种打分函数的计算复杂度，还对比了它们在处理特定靶点家族时的预测偏差。这种对“工程实现层面”的关注，使得这本书的价值远超纯粹的理论教材，它更像是一本面向实际研发人员的“操作手册补充说明”。我甚至发现，一些原本我在线上论坛上困惑了很久的参数设置问题，在这本书的某一章的脚注里，居然找到了作者的独到见解，可见其撰写之用心良苦。

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