Recent Advances in QSAR Studies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Puzyn, Tomasz; Leszczynski, Jerzy; Cronin, Mark T. D.

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2009-06-01

价格:USD 599.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402097829

丛书系列:

图书标签:

• QSAR
• 药物设计
• 药物发现
• 分子建模
• 化学生物学
• 计算化学
• 药物化学
• 结构活性关系
• 计算机辅助药物设计
• 药物研发

《现代药物设计与计算化学前沿进展》 导言 在生命科学飞速发展的今天，新药研发已成为全球关注的焦点。传统药物发现过程冗长、成本高昂且成功率低下。面对这一挑战，计算化学与人工智能的融合，正以前所未有的速度推动着药物设计领域进入一个全新的时代。本书旨在全面、深入地探讨当前药物设计领域中计算方法学的最新发展、关键技术及其在实际应用中的突破，特别聚焦于那些与定量构效关系（QSAR）研究范畴有交叉但又不直接深入其核心细节的现代计算范例。 本书的架构旨在为药物化学家、计算化学家、生物信息学家以及对创新药物研发感兴趣的研究人员提供一个既具理论深度又富含实践指导意义的参考框架。我们将跳出传统QSAR模型的具体构建和验证流程，转而关注支撑这些研究背后的更宏观、更前沿的计算哲学与工具箱的革新。 --- 第一部分：计算化学基础与分子模拟的新视野 本部分将重温和拓展分子模拟的基础理论，重点关注那些为现代高通量筛选和虚拟筛选提供核心驱动力的计算范式。 第一章：高性能计算与量子化学的深化应用 传统上，量子化学计算的成本限制了其在大型分子系统中的应用。本章将详述近年来在电子结构计算方面取得的重大进展，包括密度泛函理论（DFT）的改进及其在过渡金属复合物和生物活性分子电子性质预测中的应用。特别地，我们将深入探讨激发态理论（Excited State Theory）在光动力疗法药物和光敏剂设计中的新进展，以及如何利用混合量子力学/分子力学（QM/MM）方法更精确地模拟酶促反应机理和药物-靶点复合物中的关键化学转化。此外，高性能计算（HPC）集群、GPU加速计算以及云计算平台如何正在重塑大型分子动力学（MD）模拟的时间尺度和系统规模限制，为研究蛋白质折叠、膜蛋白相互作用提供了前所未有的计算能力。 第二章：分子动力学模拟的先进采样技术 分子动力学模拟是理解生物大分子动态行为的基石。本章将超越传统的牛顿力学积分，聚焦于增强采样（Enhanced Sampling）技术的最新迭代。我们将详细阐述Metadynamics、Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD)、以及各种基于自由能景观（Free Energy Landscape）映射的方法。重点讨论如何利用机器学习势能面（Machine Learning Potentials, MLPs）来替代高精度的量子化学计算，从而在保持高准确度的同时，将模拟的步数扩展到微秒甚至毫秒级别，这对于揭示复杂的构象转换过程至关重要。 --- 第二部分：结构生物学与靶点建模的计算创新 药物设计的第一步是精准识别和刻画靶点结构。本部分侧重于那些不直接依赖于大量已知化合物数据（与QSAR方法学有本质区别）的结构预测和建模技术。 第三章：蛋白质结构预测的范式革命 从AlphaFold的横空出世开始，蛋白质结构预测领域经历了根本性的变革。本章将系统分析基于深度学习的结构预测方法（如基于注意力机制和几何嵌入的方法）的内部工作原理。讨论这些方法如何利用海量序列信息来推断三维结构，及其在预测复杂多聚体结构和蛋白质-蛋白质相互作用界面（PPIs）中的能力与局限性。我们将探讨“从头预测”（ab initio）与基于模板预测的融合策略，以及如何评估这些预测模型的结构可靠性（如pLDDT分数等）。 第四章：膜蛋白与复杂系统的计算表征 膜蛋白是许多重要药物的靶点，但其结构解析难度极大。本章将专门讨论如何利用计算方法克服这一挑战。内容包括基于同源建模和冷冻电镜（Cryo-EM）数据的结构重建，以及如何使用共溶剂分子动力学（Coarse-Grained MD）来模拟蛋白质在脂质双层环境中的动态行为。此外，我们将介绍离子通道和转运蛋白的工作机制模拟，重点分析电荷分布、能垒和构象切换在药物结合和功能实现中的关键作用。 --- 第三部分：虚拟筛选与药物化学的计算集成 本部分关注如何高效地搜索化学空间，并将计算结果无缝集成到药物发现流程中，重点放在超越传统描述符的方法。 第五章：基于结构的药物设计（SBDD）的高级技术 本章将深入探讨分子对接（Molecular Docking）的下一代算法。讨论如何整合柔性配体和柔性受体对接（Ensemble Docking），以及如何改进评分函数（Scoring Functions）。特别关注基于物理的评分函数（如MM/GBSA和MM/PBSA的修正版）与机器学习驱动的评分方法的结合，以提高预测结合亲和力的准确性。此外，将介绍片段对接（Fragment-Based Drug Design, FBDD）的计算优化策略，包括片段生长和片段连接的技术。 第六章：生成式模型与化学空间探索 化学空间庞大，有效的探索至关重要。本章介绍深度学习在分子生成中的前沿应用，特别是变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及循环神经网络（RNN）在SMILES或SMILES变体上的应用，以生成具有特定药代动力学性质或靶点亲和力的新颖分子骨架。我们将讨论如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）指导生成过程，实现对目标分子属性的精确控制，从而实现真正的“按需设计”。 --- 第四部分：药代动力学与ADMET预测的计算模型 一个成功的候选药物不仅要有效，还必须具备良好的药代动力学（ADME）特性和安全性。本部分将聚焦于预测这些性质的最新计算工具。 第七章：基于深度学习的ADMET预测 传统的ADMET预测往往依赖于基于分子指纹或传统描述符的回归模型。本章将探讨如何利用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）直接处理分子图结构，从而更准确地预测口服生物利用度、代谢稳定性（如CYP酶抑制/代谢位点预测）和毒性终点（如hERG通道阻断、肝毒性）。讨论如何构建高质量、去偏倚的毒理学数据集，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）应对稀有毒性事件的预测挑战。 第八章：生物大分子相互作用的计算分析 除了小分子与靶点的结合，理解蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）以及抗体-抗原结合也是现代生物制剂设计的重要组成部分。本章讨论界面相互作用的预测，包括使用残基交互网络（Residue Interaction Networks）来识别关键热点，以及利用结构生物学信息和计算方法来设计或优化肽段与抗体，以调控复杂的信号通路。 --- 结论：计算药物发现的未来融合 本书的最后部分将对当前计算药物发现的前沿趋势进行总结和展望，强调数据驱动、模型驱动和机理驱动三大范式的深度融合，预测未来十年内计算工具将如何更紧密地嵌入到早期药物发现的每一个环节。 本书特点： 前沿性： 聚焦于近五年内计算化学和生物信息学领域最重大的方法学突破。 深度解析： 深入探讨机器学习算法在分子模拟和性质预测中的底层数学和化学物理基础。 应用导向： 强调新方法的实际应用案例，而非局限于理论推导。 跨学科视角： 为化学、生物学和计算机科学背景的研究人员搭建沟通的桥梁。

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