Optimization in Drug Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Yan, Zhengyin (EDT)/ Caldwell, Gary W., Ph.D. (EDT)

出品人:

页数:418

译者:

出版时间:

价格:135

装帧:HRD

isbn号码:9781588293329

丛书系列:

图书标签:

• 药物发现
• 优化
• 计算化学
• 药物设计
• 分子建模
• 构效关系
• ADMET
• 筛选
• 机器学习
• 人工智能

好的，这是一本关于“药物发现中的优化”的图书的简介，内容详实，不包含原书的特定信息，旨在介绍一个广泛且深入的主题。 --- 图书名称：《计算化学与分子建模：新药研发的策略与实践》 简介 在当代药物研发的宏伟蓝图中，计算化学和分子建模已不再是辅助工具，而是驱动创新、加速发现进程的核心引擎。本书《计算化学与分子建模：新药研发的策略与实践》旨在为化学家、生物学家、药理学家以及对药物发现前沿技术感兴趣的研究人员，提供一个全面而深入的视角，探讨如何利用先进的计算方法来解析复杂的生物过程、设计新型治疗分子并预测其体内外行为。 本书的结构精心设计，从基础理论的夯实到前沿应用的实践，层层递进，力求构建一座连接理论严谨性与工业应用效率的桥梁。全书共分为六个主要部分，涵盖了从分子相互作用的微观理解到大规模虚拟筛选的宏观策略。 第一部分：计算化学基础与分子力场 本部分奠定了读者理解后续高级模型的基石。我们首先回顾了量子化学的基本原理，特别是密度泛函理论（DFT）在理解反应机理和电子结构方面的应用。随后，重点探讨了分子力场（Force Fields）的构建与应用，包括经典力场（如AMBER, CHARMM）和半经验方法的局限与优势。我们详细分析了如何选择和参数化合适的力场模型，以准确描述生物大分子（蛋白质、核酸）及其配体的相互作用能，为后续的构象搜索和分子对接打下坚实的基础。 第二部分：分子对接与虚拟筛选的深度解析 这是本书的核心应用部分之一。分子对接（Molecular Docking）是预测小分子配体与靶点蛋白结合模式的关键技术。本书不仅介绍了经典的评分函数和搜索算法，更深入探讨了现代对接方法，如基于物理的（Energy-based）和基于描述符的（Descriptor-based）方法。 更重要的是，我们关注虚拟筛选（Virtual Screening, VS）的系统性设计。从高通量筛选（HTS）数据的质量控制到低通量确认实验的设计，本书提供了一套完整的策略流程。特别地，我们探讨了如何结合结构信息（Structure-Based VS）和生物活性信息（Ligand-Based VS），构建混合筛选模型，以提高命中率并降低假阳性。 第三部分：分子动力学模拟在药代动力学中的角色 分子动力学（Molecular Dynamics, MD）模拟是理解分子在时间尺度上动态行为的“显微镜”。本部分详细阐述了如何设置、运行和分析MD模拟，以揭示蛋白质柔性、构象变化以及药物-靶点相互作用的稳定性。 重点在于ADMET预测（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）。我们展示了如何利用长时间尺度的MD模拟来计算溶解度、膜渗透性和与代谢酶（如细胞色素P450）的相互作用，从而在早期阶段排除具有不良药代动力学特征的先导化合物。此外，还包括如何应用自由能微扰（FEP）和热力学积分（TI）方法来精确计算结合自由能，这对于优化先导化合物的活性至关重要。 第四部分：构象空间探索与化学信息学集成 成功的药物设计依赖于对目标分子构象空间的全面探索。本部分介绍了各种构象生成算法，包括基于采样（Sampling-based）和基于片段（Fragment-based）的方法。我们强调了如何处理柔性分子和复杂生物大分子的构象采样难题。 同时，化学信息学（Cheminformatics）的集成被视为现代药物发现的血液。本书详细介绍了描述符的计算（如2D、3D描述符），指纹技术（Fingerprints），以及如何利用这些信息构建定量结构-活性关系（QSAR）和定量结构-毒性关系（QSTR）模型。我们探讨了如何利用机器学习和深度学习算法（如图神经网络，GNNs）来处理高维的化学数据，实现更精准的预测。 第五部分：药物设计的新范式：AI驱动的合成生物学与de Novo设计 随着人工智能技术的飞速发展，计算机辅助药物设计（CADD）正迎来新的革命。本部分聚焦于从头设计（De Novo Design）的最新进展。我们详细介绍了基于生成模型（如VAE、GANs）的分子生成策略，这些模型能够根据预设的物理化学和药效学约束条件，自动“创造”全新的、具有潜在活性的化学实体。 此外，本书还探讨了如何将计算工具应用于更复杂的系统，例如多肽和抗体药物的设计。讨论了表面映射、表位预测以及如何优化生物制剂的稳定性。 第六部分：从计算结果到临床前验证的转化 计算工作的价值最终体现在其对实验的指导能力上。本部分旨在弥合计算世界与湿实验室之间的鸿沟。我们讨论了如何根据计算预测的结果，设计高效的、有针对性的合成路线和生物活性测试方案。 具体内容包括：如何解读高通量筛选中的“黑盒”结果，如何利用计算洞察力指导先导化合物的优化（如消除脱靶效应、提高选择性），以及如何构建可靠的预测模型以应对临床前候选药物的选择挑战。本书强调了计算科学家与实验科学家之间跨学科协作的重要性，确保计算预测能够被有效验证并转化为有意义的生物学发现。 --- 《计算化学与分子建模：新药研发的策略与实践》不仅仅是一本教科书，更是一份实战指南。通过对理论的深刻剖析和对实际案例的细致分析，本书旨在赋能新一代药物研发人员，使其能够熟练驾驭计算工具，从而克服传统药物发现的瓶颈，加速新疗法的诞生。阅读本书，即是迈向高效、精准、以数据驱动的药物研发时代的关键一步。

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作为一名在药物化学领域深耕多年的资深研究员，我一直在寻找能够深化我对于药物分子优化理解的权威著作。我猜测这本书会从更宏观和战略性的角度出发，探讨如何通过系统性的优化方法，加速新药研发的进程，降低研发成本，同时提高最终药物的临床疗效和安全性。我非常好奇书中是否会涵盖一些前沿的计算化学方法，比如分子动力学模拟、量子化学计算在优化分子结构和预测相互作用方面的应用。我期望书中能有关于多目标优化技术（例如同时优化药物的活性、选择性、代谢稳定性和毒性）的详细讨论，以及如何平衡这些相互冲突的目标。如果书中能提供一些实际操作的案例，展示如何将理论优化方法转化为实际的药物设计和开发策略，那就再好不过了。我期待这本书能够给我带来新的启发，让我对药物发现中的优化过程有更深刻的认识。

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我是一名刚刚踏入药物发现领域的研究员，对如何系统性地提升药物研发的成功率感到非常迷茫。这本书的出现，感觉像是一盏指路明灯。我期盼它能为我提供一个清晰的框架，让我理解在漫长而充满不确定性的药物研发周期中，优化到底意味着什么，以及我们在哪些环节可以引入优化思想。我尤其关注书中是否会讲解如何利用高通量筛选数据进行优化，如何通过结构-活性关系（SAR）研究来指导先导化合物的优化，以及在合成化学领域，如何通过优化合成路线来提高产率和降低成本。我希望这本书能用深入浅出的语言，将复杂的概念解释清楚，并辅以图表和流程图，让我这个新手也能轻松上手。对我而言，这不仅是一本关于优化技术的书籍，更是一本能够帮助我建立起药物发现全局观，并指引我少走弯路，提高效率的书。

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我是一个对生物医药产业充满兴趣的投资者，一直试图理解推动新药研发成功的关键驱动力。这本书的出现，让我看到了深入了解药物发现背后科学逻辑的机会。“Optimization in Drug Discovery”这个标题让我联想到，这本书很可能揭示了制药公司如何在竞争激烈的市场中，通过精细化的优化策略来提高研发效率，从而更快地将创新药物推向市场。我希望它能解释清楚，在药物发现的各个阶段，例如靶点选择、化合物库设计、先导化合物的发现与优化、以及临床前和临床试验的设计，优化扮演着怎样的角色。我特别想知道，书中是否会探讨如何通过优化来降低研发失败的风险，提高投资回报率。如果书中能够提供一些数据和分析，展示优化策略在实际研发项目中的经济效益，那就太有价值了。这本书对我理解行业发展趋势和投资决策将有重要的参考意义。

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我对药物发现中的人工智能应用非常着迷，并且一直在寻找能够深入理解其在优化过程中作用的书籍。“Optimization in Drug Discovery”听起来正是我一直在寻找的。我推测这本书会详细介绍如何利用人工智能算法，例如深度学习和强化学习，来加速和优化药物的整个研发流程。我特别关注书中是否会阐述如何使用AI来生成全新的分子结构，如何预测分子的理化性质和生物活性，以及如何通过AI来优化临床试验的设计，例如患者招名、剂量选择和疗效预测。我希望书中能够提供一些具体的AI模型和算法的介绍，并配以实际的应用案例，展示AI如何在减少实验次数、缩短研发周期、降低研发成本方面发挥作用。对我而言，这本书将是理解AI在药物发现领域如何发挥革命性作用，并为未来AI驱动的药物研发奠定基础的关键读物。

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哇，这本书简直是为我量身定做的！我一直对药物研发中的优化过程充满好奇，尤其是如何才能更高效、更经济地找到有前景的药物分子。这本书的标题“Optimization in Drug Discovery”就精准地抓住了我的兴趣点。我设想它会深入探讨各种计算方法和统计学工具，来指导新药的筛选、分子设计和临床试验优化。比如，书中会不会详细介绍机器学习和人工智能在预测药物疗效、毒性和成药性方面的应用？我特别期待能看到一些具体的案例研究，展示如何通过优化策略克服药物研发过程中遇到的瓶颈，例如提高化合物的选择性、降低脱靶效应，或者加速候选药物的临床前和临床开发进程。我希望这本书能提供实用的指导，让我能够理解并应用这些复杂的优化技术，为我未来的研究方向提供宝贵的思路。我感觉这本书将会是一本能点燃我研究热情，并为我提供强大理论支撑的工具书。

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