具体描述
《精细化工实验技术》根据精细化工的分类特点，结合精细化工实验教学实际及精细化工的发展方向，介绍了有代表性精细化工产品的合成技术及实验。全书主要分为两部分，技术篇和实验篇。技术篇包括精细化工常规操作要览、电化学合成、光化学合成、水热合成、生物合成技术、超临界萃取技术、乳化及分散、超细微粉体制备、精细化工产品应用测试技术；实验篇包括药物及中间体、催化剂、涂料、胶黏剂、日用化学品及其他类精细化学品的制备。《精细化工实验技术》可作为普通高校精细化工专业的“精细有机合成反应”、“精细化学品化学”、“精细化工工艺学”等课程的实验指导书，也可作为化学工程与工艺、应用化学等相近专业的选修或必修实验教材，还可供从事化学、化工、精细化工的生产、科研人员学习参考。
现代药物化学与药物设计：从分子到临床的实践指南 书籍简介 本书旨在为药物化学和药物设计领域的学生、研究人员以及行业专业人士提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考手册。本书的核心聚焦于现代药物研发的各个关键环节，从基础的分子识别理论，到复杂的药物分子设计策略，再到最终的临床前和临床转化研究，力求构建一个完整的知识体系。我们避免了对传统化学基础的冗余阐述，而是将重点放在那些直接驱动当代药物创新的前沿技术和思维模式上。 第一部分：药物化学基础与靶点认知（Foundations of Medicinal Chemistry and Target Recognition） 本部分着重于药物作用的微观基础和宏观策略。我们首先探讨了生命大分子（蛋白质、核酸等）的结构生物学特性，以及这些结构如何决定其作为药物靶点的潜力。 1. 靶点选择与验证： 详细解析了疾病驱动基因、关键信号通路中的核心蛋白，以及如何运用基因组学、蛋白质组学数据进行高价值靶点的筛选。重点讨论了“可成药性”（Druggability）的评估标准，包括靶点的表面特征、口袋的深度与柔性，以及如何区分“好靶点”与“难以成药”的靶点。 2. 药物作用机制与药效团模型： 深入讲解了药物与靶点的分子间相互作用，如氢键、范德华力、π-π堆积和疏水作用的量化分析。着重介绍了药效团（Pharmacophore）建模的原理和应用，包括三维空间描述符的建立、活性化合物集的比对，以及如何利用药效团模型指导先导化合物的虚拟筛选和结构优化。 3. ADMET性质的早期预测与优化： 药物的有效性与其吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）性质息息相关。本章详述了预测ADMET性质的计算化学方法，包括Lipinski五规则的现代修正、生物膜渗透性（如PAMPA、Caco-2模型）的体外评估。特别关注了代谢稳定性（CYP450酶系统）的预测，以及如何通过结构修饰（如氘代、引入氟原子）来改善药物的代谢轮廓，降低脱靶毒性。 第二部分：计算药物设计与虚拟筛选（Computational Drug Design and Virtual Screening） 计算方法是现代药物研发的引擎。本部分全面覆盖了从结构驱动到配体驱动的各类计算工具和流程。 4. 结构导向药物设计（Structure-Based Drug Design, SBDD）： 详细介绍了冷冻电镜（Cryo-EM）和高分辨率X射线晶体学在解析复合物结构中的最新进展。核心内容是分子对接（Molecular Docking）技术的原理、进阶算法（如基于能量的搜索与评分函数）的局限性与优化。深入探讨了诱导契合（Induced Fit）的模拟处理，以及如何通过分子动力学（MD）模拟来评估配体结合的动态稳定性。 5. 配体导向药物设计（Ligand-Based Drug Design, LBDD）： 当靶点结构未知时，LBDD成为关键。本章详述了定量构效关系（QSAR）模型的构建，包括2D-QSAR（如Topological Indices）和3D-QSAR（如CoMFA、CoMSIA）的详细步骤、统计学验证和应用范围。此外，还介绍了基于指纹（Fingerprint-based）的相似性搜索技术在化合物库筛选中的应用。 6. 组合化学与片段式药物设计（Fragment-Based Drug Design, FBDD）： FBDD被认为是发现高亲和力先导物的有效策略。本章阐述了如何利用高通量筛选技术（如SPR、NMR、X射线晶体学）识别低分子量片段与靶点的弱结合。重点讲解了片段的“生长”（Growing）和“连接”（Linking）策略，以及如何将识别出的片段转化为具有药代学优势的优化分子。 第三部分：先导化合物优化与先导物成熟（Lead Optimization and Maturation） 从筛选出的活性化合物到可进入临床研究的候选药物，需要经过严格的化学优化过程。 7. 优化策略与化学修饰： 系统梳理了改善化合物性质的化学手段。包括：手性中心的控制与拆分；生物电子等排体（Bioisosteres）的应用以替代不稳定的官能团；如何通过引入极性基团平衡溶解度与渗透性；以及利用共价抑制剂（Covalent Inhibitors）设计增强不可逆结合的策略。 8. 反应性与脱靶风险控制： 在优化过程中，化学反应性（如Michael受体、亲电性）往往导致毒性。本章专门讨论了如何通过计算工具和体内实验来预测和消除非特异性反应中心，确保化合物主要作用于预定靶点。 9. 药物前体（Prodrugs）的设计与应用： 探讨了为何需要前体药物（如提高口服生物利用度、掩蔽不良味道或局部递送）。详细介绍了几种常见的前体设计策略，包括酯类、氨基甲酸酯类以及靶向酶切的前体系统，并分析了其在体内激活的动力学控制。 第四部分：新兴技术与转化研究（Emerging Technologies and Translational Research） 本部分面向未来，介绍了药物设计领域的前沿交叉学科。 10. AI/机器学习在药物发现中的应用： 超越传统的QSAR，本书详述了深度学习（Deep Learning）在分子生成（Generative Models，如VAE, GANs）、复杂生物学数据解析（如蛋白质结构预测，AlphaFold的启示）中的应用。讨论了如何构建高质量的训练数据集，以及模型的可解释性问题。 11. 肽类、核酸类药物与抗体药物偶联物（ADCs）： 鉴于小分子药物的局限性，本章介绍了生物大分子药物的设计原则。着重于多肽的构象限制技术以提高体内稳定性；siRNA和ASO（反义寡核苷酸）的递送挑战；以及ADC中连接子（Linker）设计对药物释放效率和毒性的影响。 12. 药物发现的伦理、法规与转化路径： 最后，本书简要概述了新药从发现到上市所需的法规路径（FDA/EMA），包括IND（Investigational New Drug）申请的关键数据要求，以及药物研发过程中涉及的知识产权保护和伦理考量，为读者架设了从实验室研究到临床试验的桥梁。 本书特色： 本书强调从问题导向出发，而非知识的堆砌。全书贯穿实际案例分析，通过对已上市或处于临床后期的重磅药物的分子结构进行逆向工程分析，展示理论指导下的化学决策过程。所选案例均为近年来药物化学领域取得突破性进展的典范。本书的重点在于培养读者批判性思维和多学科交叉整合能力，使读者能够独立规划和执行复杂的药物分子优化项目。
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