Genomics in Cancer Drug Discovery and Development pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Hampton, Garret M. (EDT)/ Sikora, Karol (EDT)/ Woude, George F. Vande (EDT)/ Klein, George (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 176.28

装帧:HRD

isbn号码:9780120066964

丛书系列:

图书标签:

Genomics
Cancer
Drug Discovery
Drug Development
Precision Medicine
Target Identification
Biomarkers
Pharmacogenomics
Cancer Research
Molecular Biology

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具体描述

"The Advances in Cancer Research" series provides invaluable information on the exciting and fast-moving field of cancer research. This volume stands as the first ever thematic volume in the series, focusing on the topic of genomics in cancer drug development. The chapters included in this book represent the cutting-edge information in the field and span such topics as Mass Spectrometry: Uncovering the Cancer Proteome for Diagnostics; Biomarker Discovery in Epithelial Ovarian Cancer by Genomic Approaches; The Application of Sirna Technology to Cancer Biology Discovery; Ribozyme Technology for Cancer Gene Target Identification and Validation; Cancer Cell-Based Genomic and Small Molecule Screens; Tumour Antigens as Surrogate Markers and Targets for Therapy and Vaccines; Practices and Pitfalls of Mouse Cancer Models in Drug Discovery; Biomarker Assay Translation from Discovery to Clinical Studies in Cancer Drug Development Quantification of Emerging Protein Biomarkers; Molecular Optical Imaging of Therapeutic Targets of Cancer; and Cancer Drug Approval in the United States, Europe and Japan.

生物信息学在药物研发中的应用：从靶点识别到临床前评估本书内容聚焦于现代生物信息学工具和方法在创新药物研发过程中的关键作用，特别是针对复杂疾病领域。随着高通量测序技术、蛋白质组学和代谢组学数据的爆炸性增长，如何有效地整合、分析和解释这些海量生物数据，已成为加速新药发现和优化临床前研究的核心挑战。本书旨在为研究人员、生物技术专业人士以及生物信息学学者提供一个全面而深入的框架，阐述如何利用计算方法驱动药物研发流程的各个阶段。第一部分：数据驱动的靶点识别与验证（Target Identification and Validation）本部分深入探讨如何利用多样化的组学数据和知识图谱来精准锁定具有高成药潜力的生物靶点。 1. 组学数据整合与疾病机制建模：基因组学与转录组学分析：详细介绍了差异表达基因（DEG）分析、通路富集分析（如GSEA, KEGG, Reactome）在揭示疾病核心驱动因子方面的应用。重点讨论了单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据如何帮助解析肿瘤微环境或复杂免疫反应中的异质性靶点。蛋白质组学与磷酸化组学：阐述了质谱数据处理的生物信息学流程，并侧重于如何通过蛋白质相互作用网络（PPI）分析，识别关键的调控节点（Hubs）和可成药的蛋白质复合物。磷酸化位点的变化分析如何指示信号通路失活或激活。表观遗传学标记物：分析了ATAC-seq和ChIP-seq数据，用于绘制染色质可及性图谱和转录因子结合位点，从而发现新的转录调控靶点，尤其关注DNA甲基化和组蛋白修饰对基因表达的长期影响。 2. 关联性分析与靶点优先级排序：多组学关联分析（Multi-Omics Integration）：介绍先进的统计模型（如CCA, PLS）和深度学习方法，用于融合基因、蛋白和代谢数据，构建更稳健的疾病模型。药物重定向（Drug Repurposing）的计算策略：侧重于利用疾病基因特征与已知药物作用靶点之间的相似性网络分析，加速已有安全药物的临床应用。第二部分：小分子与生物制剂的虚拟筛选与优化（In Silico Screening and Optimization）本部分聚焦于计算化学和结构生物学在加速先导化合物发现和优化过程中的核心技术。 1. 结构生物学与分子对接（Molecular Docking）：蛋白质结构预测与优化：详细介绍了AlphaFold2等工具在生成高精度目标蛋白三维结构中的应用，以及如何进行结构建模的质量评估。高通量虚拟筛选（HTVS）：深入解析基于配体的（Ligand-based）和基于结构的（Structure-based）虚拟筛选流程。讨论了精确对接（Rigid vs. Flexible Docking）和评分函数的准确性挑战。分子动力学模拟（MD Simulations）：阐述如何利用MD模拟评估分子与靶点的结合稳定性、构象变化以及在生理条件下的动态行为，以验证对接结果。 2. ADMET性质的预测与优化：定量结构-活性关系（QSAR）建模：介绍描述符计算、机器学习算法（如随机森林、支持向量机）在预测化合物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）方面的应用。药代动力学（PK）参数的早期预测：讨论如何通过化学结构信息初步预测口服生物利用度和血浆蛋白结合率，指导分子设计方向，减少后期失败率。第三部分：生物标志物发现与临床前评估的计算支持（Biomarker Discovery and Preclinical Assessment）本部分探讨如何利用生物信息学工具预测药物反应、识别患者亚群，并指导临床试验设计。 1. 药物作用机制（MoA）的计算解析：通路扰动分析：如何使用网络科学方法评估特定化合物对整个信号网络的影响，超越单一靶点的研究范畴。药物-靶点相互作用网络的可视化与分析：强调如何构建和分析复杂的相互作用网络，以发现非预期的脱靶效应或协同作用。 2. 响应性生物标志物的发现：患者异质性与亚组分析：应用聚类算法和降维技术分析临床前或早期临床数据，识别可能对药物产生不同反应的基因型或表型亚群。高维生存分析：介绍Cox比例风险模型结合机器学习技术，用于从多组学数据中筛选具有预测价值的预后和预测性生物标志物。 3. 毒理基因组学与安全评估：计算机辅助毒性预测：结合毒理学数据库（如Tox21, CTD），利用机器学习模型预测潜在的器官特异性毒性，指导先导化合物的结构修饰。本书的编写风格侧重于实际操作性和方法学的严谨性，融合了最新的计算工具介绍、标准化的数据处理流程以及对结果偏差的批判性评估。它强调了从原始数据到可执行药物研发决策的完整计算链条构建，为应对复杂疾病带来的药物研发挑战提供了坚实的计算科学基础。