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《大学化学实验系列教材·基础化学实验无机化学实验》系统介绍了基础无机化学实验中的安全知识、常用仪器及使用方法，编排了涉及基本操作、化学原理和常数测定、元素化合物性质、综合与设计等方面的系列实验，按照循序渐进的原则，训练学生掌握基本操作和分析问题、解决问题的综合能力。
现代药物化学前沿：从分子设计到临床应用 图书简介 本书深入探讨了现代药物化学的广阔领域，聚焦于药物发现、设计、优化及临床前研究的最新进展与核心技术。全书以严谨的科学态度和前沿的视角，系统梳理了有机合成化学、计算化学、生物物理学与药理学交叉融合的知识体系，旨在为化学、药学、生物学及相关交叉学科的研究人员、研究生和高级本科生提供一本全面而深入的参考资料。 第一部分：药物化学的基础与原理 本部分奠定了现代药物化学的理论基石。首先，详细介绍了药物作用的基本概念，包括受体理论、药效团模型（Pharmacophore Modeling）以及构效关系（Structure-Activity Relationship, SAR）的建立与应用。着重阐述了药物分子与生物靶标（如酶、受体、离子通道）之间相互作用的分子机制，包括氢键、范德华力、疏水作用和静电相互作用的定量分析。 其次，深入讲解了药物的ADME（吸收、分布、代谢、排泄）过程的化学基础。对于吸收过程，详细分析了跨膜转运机制（被动扩散、主动转运）与药物溶解度、渗透性的关系，并引入了生物药剂学分类系统（BCS）的应用。在代谢方面，系统梳理了细胞色素P450酶系（CYP450）在药物生物转化中的关键作用，特别是氧化、还原和水解反应的化学路径及其对药物活性的影响，并讨论了代谢稳定性评估的方法。分布和排泄则侧重于血浆蛋白结合、组织分布特性以及肾脏和肝脏清除机制的化学动力学描述。 第二部分：药物发现的策略与技术 本部分聚焦于新药发现的实际操作流程和前沿策略。 靶点验证与先导化合物的发现： 首先介绍了靶点选择的重要性，包括对疾病相关蛋白结构和功能的深入理解。随后，重点阐述了高通量筛选（High-Throughput Screening, HTS）的实验流程、数据分析方法，以及组合化学库的设计原则与合成策略。针对HTS的局限性，本书详细介绍了基于结构的药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）和基于配体的药物设计（Ligand-Based Drug Design, LBDD）两大核心策略。SBDD部分详述了分子对接（Molecular Docking）、分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation）在虚拟筛选中的应用与精度考量。LBDD部分则侧重于药效团映射（Pharmacophore Mapping）和三维定量构效关系（3D-QSAR，如CoMFA、CoMSIA）的构建与解释。 片段式药物发现（Fragment-Based Drug Discovery, FBDD）： 作为一个革命性的新趋势，FBDD被系统介绍。本书详细讲解了如何利用核磁共振（NMR）、X射线晶体学或表面等离子共振（SPR）技术识别与靶点结合的低分子量片段，以及后续将这些活性片段“生长”（Growing）或“连接”（Linking）成高亲和力、高选择性先导化合物的合成技巧与策略。 第三部分：先导化合物的优化与成药性改进 本部分是药物化学实践的核心，关注如何将具有初步活性的分子转化为具有临床转化潜力的候选药物。 化学修饰与生物活性优化： 详细探讨了如何通过化学修饰来精细调节分子的亲脂性、极性、空间构象以及电子特性，以提高对特定靶点的选择性（Selectivity）并降低脱靶毒性（Off-target Toxicity）。讨论了异构体（Stereoisomers）对手性药物活性的影响，以及如何利用手性合成技术获得单一活性对映体。 解决毒性与代谢问题的策略： 药物毒性是临床失败的主要原因之一。本书深入分析了常见的毒性问题，如肝毒性、心脏毒性（hERG通道阻滞）和遗传毒性，并介绍了通过结构修饰来规避这些风险的具体化学方法。例如，如何通过取代基的引入来阻断或减缓生成反应性代谢物（Reactive Metabolites）的途径。此外，还探讨了如何通过“生物电子等排体替换”（Bioisosteric Replacement）来优化药物的代谢稳定性，同时保持或增强其药效。 药物递送系统与前药设计： 为了改善药物的口服生物利用度或靶向性，前药（Prodrug）设计至关重要。本书详细介绍了酯类、氨基甲酸酯类、磷酸酯类等常见前药的设计原理，以及它们在体内如何被酶解或化学水解释放出活性药物。对于难溶性药物，还阐述了固体分散体、纳米晶体等新型递送系统的化学基础。 第四部分：计算工具与新兴领域 本部分展望了药物化学的未来发展方向，特别是计算工具的集成应用。 先进的计算化学方法： 除了基础的分子对接，本书还介绍了定性和定量的多尺度建模方法。如基于密度的泛函理论（DFT）在理解过渡态结构和反应活性的应用，以及量子化学计算在预测物理化学性质（如pKa、LogP）中的作用。深入讨论了人工智能（AI）和机器学习（ML）在预测化合物活性、ADMET性质以及de novo分子设计中的最新进展与挑战。 靶向蛋白降解剂（TPD）与共价药物： 最后，本书对当前最热门的研究领域进行了专题介绍。对于TPD，详细解析了PROTAC分子（包含靶蛋白配体、连接子和E3连接酶配体）的设计逻辑和合成难度。对于共价药物，分析了其作用机制中不可逆结合的化学基础，以及如何精确控制共价结合的反应性以确保安全性和选择性。 本书内容覆盖面广，技术细节深入，是系统学习和研究现代药物化学的权威性参考读物。
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