Molecular Modeling and Prediction of Bioactivity pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Gundertofte, Klaus; Joregensen, Fleming Steen; Gundertofte, Klaus

出品人:

页数:518

译者:

出版时间:2000-01-31

价格:USD 149.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780306462177

丛书系列:

图书标签:

• Molecular Modeling
• Bioactivity Prediction
• Drug Discovery
• Computational Chemistry
• QSAR
• Molecular Dynamics
• Pharmacoinformatics
• Cheminformatics
• Structure-Based Design
• Virtual Screening

探索未知的分子世界：构建、模拟与预测生命活性的奥秘 在浩瀚的生命科学领域，理解分子层面的运作机制是解锁疾病根源、开发创新疗法、设计功能性材料的关键。本书——《分子建模与生物活性预测》——并非仅仅是一本关于工具或技术的集合，它是一场深入探索分子世界，揭示其隐藏规律，并最终驾驭这些规律以预测和操控生物活性的旅程。我们旨在提供一个全面而深刻的视角，引导读者理解如何通过精确的分子建模，洞察分子间的相互作用，并在此基础上，精准预测这些分子在生命体系中的实际表现。 生命活动的根基在于分子的动态舞蹈。DNA的螺旋结构承载着遗传信息，蛋白质的三维折叠决定了其功能，小分子药物如何与靶点结合从而产生治疗效果，这些都无不取决于分子自身的结构、电子分布以及它们之间微妙的相互作用。然而，直接通过实验手段观察和分析每一个潜在的分子组合及其生物学效应，其成本高昂且耗时漫长。正是在这样的背景下，分子建模与计算模拟技术应运而生，并逐渐成为现代生物学、药物化学、材料科学等领域不可或缺的强大武器。 本书将从分子建模的基石——理论基础——出发，深入浅出地介绍支撑这些先进计算方法的物理化学原理。我们将探讨原子和分子是如何通过各种力场（Force Fields）来描述其能量和运动的，从经典的牛顿力学到量子力学在描述电子行为中的重要性。读者将理解，力场本质上是对分子间相互作用的一种近似描述，其精度直接影响到模拟结果的可靠性。我们也将介绍不同力场的适用范围和优缺点，以及如何根据具体的研究对象和目标来选择最合适的力场。 随后，我们将重点阐述分子建模的常用技术。这包括从头计算（Ab Initio Calculations）和密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT），这些基于量子力学的方法能够提供高精度的电子结构信息，对于理解化学反应机理、分子光谱性质以及精确的能量计算至关重要。同时，我们也深入探讨半经验量子化学方法，它们在速度和精度之间取得折衷，为研究较大体系提供了可能。 在经典分子模拟方面，我们将详细介绍分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟。MD模拟并非静态地观察分子结构，而是以时间为尺度，模拟分子体系随时间的演化过程。通过求解牛顿运动方程，我们可以观察分子如何运动、振动、相互作用，以及它们如何折叠、结合或解离。我们将详细讲解MD模拟的各个环节，包括体系的建立、能量最小化、初速度分配、积分算法的选择、边界条件的处理（如周期性边界条件）以及模拟时间的设置等。通过MD模拟，我们可以获得诸如结构变化、构象空间探索、能量景观分析、动力学过程（如蛋白质折叠、配体与受体结合动力学）等丰富信息。 与MD模拟相辅相成的是蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）模拟。MC模拟则通过随机抽样的方法来探索体系的能量景观，特别适用于研究平衡性质、构象搜索以及统计力学性质的计算。我们将介绍不同类型的MC算法，如Metropolis算法，并阐述它们在分子模拟中的应用。 除了通用的分子模拟技术，本书还将聚焦于生物活性预测的特有方法。其中，分子对接（Molecular Docking）无疑是药物发现和设计中的核心技术。我们将详述分子对接的基本原理，包括如何构建受体和配体的三维模型，如何进行构象搜索和能量评估，以及如何利用各种打分函数（Scoring Functions）来预测配体与受体之间的结合亲和力。我们会详细介绍不同对接软件的算法特点和使用技巧，并讨论如何通过实验数据来验证和优化对接结果。 虚拟筛选（Virtual Screening）是利用计算方法快速筛选大量化合物库，以发现具有潜在生物活性的先导化合物的重要策略。本书将系统介绍基于结构（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）和基于配体（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）的虚拟筛选方法。SBVS依赖于已知靶点的三维结构，通过分子对接或形状匹配等技术来识别与靶点具有高亲和力的化合物。LBVS则利用已知活性化合物的信息，构建QSAR模型或进行相似性搜索，以预测未知化合物的活性。 定量构效关系（Quantitative Structure-Activity Relationship, QSAR）是预测分子生物活性的另一强大工具。我们将深入探讨QSAR模型的构建过程，包括分子描述符（Molecular Descriptors）的提取（如物理化学性质、拓扑指数、3D-MoRSE描述符等）、模型选择（如线性回归、偏最小二乘法、支持向量机、随机森林等）以及模型的验证（如交叉验证、外部验证）。QSAR模型能够建立分子的结构特征与生物活性之间的数学关系，从而实现对新分子的活性预测。 本书还将涉及分子动力学模拟在预测生物活性中的进阶应用。例如，如何利用MD模拟来研究配体与受体之间的动态结合过程，计算结合自由能（Binding Free Energy），并解释结合机制。我们将介绍计算结合自由能的常用方法，如能量最小化方法（MM-PBSA/GBSA）、自由能微扰（Free Energy Perturbation, FEP）和蓄水池抽样（Thermodynamic Integration, TI）等，并讨论它们各自的优缺点和适用场景。 此外，对于一些特定的生物活性预测，例如ADMET（Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity）性质的预测，本书也将提供相关的计算方法和策略。理解分子的ADMET性质对于药物的开发至关重要，能够有效避免后期开发中的失败。我们将探讨如何利用QSAR模型、分子指纹以及机器学习算法来预测这些复杂的生物学过程。 在内容组织上，本书力求逻辑清晰，循序渐进。我们从基础理论出发，逐步过渡到具体的计算技术和应用，最后再深入到更复杂的预测模型和高级应用。每一章节都包含理论讲解、方法介绍、实例分析以及相关的参考文献，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握实际操作的技能。 本书的读者群体广泛，涵盖了药物化学家、计算化学家、生物信息学家、药理学家、材料科学家以及对分子建模和生物活性预测感兴趣的博士后、研究生和高年级本科生。无论您是希望通过计算方法加速新药发现，还是希望深入理解分子层面的生命机制，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的工具。 《分子建模与生物活性预测》不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为何这样做”以及“如何做得更好”。我们鼓励读者在学习本书内容的同时，积极动手实践，利用现有的计算软件和数据库，将所学知识应用于实际研究问题。通过对分子世界的深入探索和精准预测，我们期望能够共同推动生命科学和相关领域的进步，为解决人类健康和社会发展做出贡献。

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