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出版者:Wiley-VCH

作者:Reiner Westermeier

出品人:

頁數:502

译者:

出版時間:2008-05-27

價格:USD 130.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9783527319411

叢書系列:

圖書標籤:

• 蛋白質組學
• 生物技術
• 蛋白質分析
• 實驗技術
• 生物醫學
• 分子生物學
• 生命科學
• 研究方法
• 蛋白質鑒定
• 質譜分析

好的，以下是一本名為《Advanced Bioinformatics Techniques for Drug Discovery》的圖書簡介，該書專注於生物信息學在藥物發現中的前沿應用，內容詳盡，力求專業且自然流暢。 --- 《Advanced Bioinformatics Techniques for Drug Discovery》圖書簡介 作者： [此處留空，以便讀者自行想象作者的專業背景] 頁數： 約 850 頁 齣版時間： [此處留空，模擬新近齣版的專業著作] 定價： [此處留空，模擬專業學術書籍] 概述：跨越信息鴻溝，驅動精準藥物研發 在當代生命科學與藥物研發領域，數據已成為最寶貴的資源。從高通量測序的爆炸式增長到龐大的化閤物庫篩選，如何有效地處理、整閤和解讀這些海量、多維度的數據，已成為決定新藥研發成敗的關鍵瓶頸。《Advanced Bioinformatics Techniques for Drug Discovery》旨在為生物信息學研究人員、計算化學傢以及藥物研發科學傢提供一套全麵、深入且高度實用的技術框架和實踐指南。 本書超越瞭基礎的序列分析和數據庫查詢，聚焦於那些驅動當前藥物發現前沿突破的復雜算法、先進建模方法以及集成計算策略。我們相信，隻有掌握瞭最尖端的生物信息學工具和思維模式，纔能真正將原始數據轉化為可操作的、具有臨床潛力的先導化閤物和生物標誌物。 核心內容聚焦：構建下一代藥物發現引擎 本書結構清晰，內容組織遵循藥物發現流程的邏輯順序，從靶點識彆與驗證到先導化閤物優化，再到臨床前預測。全書共分為六大部分，三十章內容，每一章節都力求提供足夠的理論深度和可復現的代碼示例（主要采用 R 和 Python 生態係統）。 第一部分：基因組學與轉錄組學深度解析：錨定疾病靶點 (Target Identification & Validation) 本部分著重於利用新一代測序（NGS）數據的高級分析技術來精準定位和驗證潛在的藥物靶點。 1. 單細胞多組學數據整閤與降維技術： 詳細闡述瞭使用 iNMF (Integrated Non-negative Matrix Factorization) 和 LIGER 等方法整閤 scRNA-seq, scATAC-seq 和 CITE-seq 數據的復雜流程，以識彆疾病特異性細胞亞群及其核心調控網絡。 2. 可變剪接事件（AS Events）的係統性挖掘： 介紹如何利用定製化的管道識彆與癌癥進展或神經退行性疾病相關的緻病性剪接異構體，並結閤蛋白質結構預測工具評估其對結閤位點的潛在影響。 3. 緻病性變異（Pathogenic Variants）的因果推斷： 深入探討孟德爾隨機化（Mendelian Randomization）在GWAS數據中篩選真正具有因果關係的遺傳位點，避免與錶型強相關但無直接作用的“旁觀者”基因。 4. 錶觀遺傳調控網絡建模： 使用貝葉斯網絡和動態係統模型分析 DNA 甲基化、組蛋白修飾數據，重構疾病狀態下關鍵轉錄因子網絡的動態變化。 第二部分：蛋白質結構生物信息學：從序列到三維空間 (Structural Informatics) 藥物發現的核心在於分子間的相互作用。本部分詳細探討瞭預測和分析蛋白質三維結構及其相互作用的尖端方法。 5. 深度學習在蛋白質結構預測中的應用： 全麵解析 AlphaFold2/RoseTTAFold 的核心架構、數據處理流程以及如何對其預測結果進行可靠性評估和後處理（如 Loop Modeling）。 6. 受體結構預測與構象動力學模擬（Coarse-Grained Modeling）： 不僅僅停留在靜態結構預測，本書著重介紹如何利用多尺度模擬（如 Martini 力場）來捕捉膜蛋白和 G 蛋白偶聯受體（GPCRs）在配體結閤前後的構象變化。 7. 蛋白質-蛋白質相互作用界麵（PPI Interfaces）的計算預測： 使用基於幾何特徵和殘基接觸圖的深度學習模型，預測潛在的 PPI 熱點區域，為開發小分子抑製劑或多肽類抑製劑提供指導。 第三部分：虛擬篩選與分子對接的優化策略 (Virtual Screening & Docking Refinement) 傳統分子對接的局限性很大。本部分緻力於提升虛擬篩選的精度和覆蓋麵。 8. 基於物理場和機器學習的篩選集成： 介紹如何將傳統評分函數（如 MM/GBSA, FEP）的計算結果，作為特徵輸入到梯度提升樹（如 XGBoost）模型中，以構建更準確的打分模型，顯著降低假陽性率。 9. 靈活對接（Ensemble Docking）與誘導契閤（Induced Fit）： 詳細演示如何構建靶點受體構象集，並執行多構象對接，以及使用有限元分析方法來模擬配體結閤時的軟組織變形。 10. 逆嚮對接（Reverse Docking）與目標漂移（Target Hopping）： 闡述如何利用已知的活性分子，反嚮預測其可能作用的其他“脫靶”蛋白，這對評估藥物安全性（脫靶毒性）至關重要。 第四部分：化學信息學與新型化閤物生成 (Cheminformatics & De Novo Design) 本部分聚焦於如何利用數據驅動的方法生成具有理想 ADMET 性質的新化學實體。 11. 分子描述符的深度特徵工程： 超越傳統的 Morgan 指紋，深入探討使用圖捲積網絡（GCN）直接從分子圖結構中學習高維特徵錶示的方法。 12. 生成式模型在小分子設計中的應用： 詳盡對比瞭 VAEs (Variational Autoencoders)、GANs (Generative Adversarial Networks) 和基於 RNN 的序列生成方法在生成符閤特定生物活性約束（如溶解度、靶點親和力）的分子方麵的性能。 13. 定量結構-活性關係（QSAR）的遷移學習策略： 介紹如何將在大型公共數據集（如 ChEMBL）上訓練的模型，通過少量目標靶點數據進行微調（Fine-tuning），實現高效率的靶點特異性活性預測。 第五部分： ADMET 預測與毒理學計算 (ADMET Prediction & Toxicology) 藥物進入臨床前的最大障礙在於吸收、分布、代謝、排泄和毒性（ADMET）。 14. 基於生理藥代動力學（PBPK）模型的藥動學模擬： 演示如何構建和校準多室 PBPK 模型，以預測人體不同組織（如血腦屏障穿透）中的藥物濃度麯綫。 15. 高維毒性預測的稀疏建模： 利用 Lasso/Elastic Net 迴歸分析數韆個化學指紋特徵，以識彆與肝毒性、心髒毒性相關的關鍵結構單元，並結閤生物活性數據進行風險排序。 16. 代謝酶作用位點的精確定位： 結閤量子化學計算和機器學習模型，預測 CYP450 酶對潛在先導化閤物的代謝熱點區域，指導結構優化以避免快速清除。 第六部分：生物標誌物發現與伴隨診斷 (Biomarker Discovery & Companion Diagnostics) 成功的藥物往往需要伴隨診斷來篩選最有可能受益的患者群體。 17. 多模態生物標誌物聯閤診斷模型的構建： 使用生存分析（如 Cox 比例風險模型）結閤基因錶達、蛋白質組學和影像學數據，構建高魯棒性的預後和預測生物標誌物麵闆。 18. 生存數據的時間依賴性分析： 介紹如何使用 C-index、Brier Score 等指標評估預測模型的長期性能，並應用動態時間規整（DTW）算法來比較不同患者隊列的疾病進展軌跡。 19. 自然語言處理（NLP）在臨床試驗文獻挖掘中的應用： 利用 BERT 等預訓練模型從數百萬篇臨床試驗報告和醫學文獻中，自動提取不良事件、劑量反應關係以及患者納入/排除標準，以優化下一階段的試驗設計。 適用讀者 本書內容具有極高的技術深度，是以下專業人士的理想參考工具書： 計算生物學傢與生物信息學博士/博士後研究人員： 尋求掌握前沿算法和軟件實現的專業人員。 藥物化學傢與結構生物學傢： 希望將計算預測結果無縫整閤到日常實驗設計中的科學傢。 生物製藥公司研發部門的策略製定者： 需要瞭解如何利用大數據和AI技術提升研發效率和成功率的管理層。 生命科學相關專業的高年級研究生： 作為深度學習、高通量數據分析和藥物設計交叉學科課程的指定教材。 本書的獨特性和價值 《Advanced Bioinformatics Techniques for Drug Discovery》的獨特價值在於其“理論-實踐-整閤”的閉環設計。我們不僅闡述瞭算法的數學基礎，更重要的是，提供瞭如何將這些復雜的計算流水綫應用於真實、充滿噪音的生物學數據集的實戰經驗。本書強調數據質量、模型可解釋性（XAI）以及跨學科知識的融閤，確保讀者能夠構建齣既創新又可靠的藥物發現解決方案。它不是一本軟件手冊，而是一本關於如何“思考”藥物發現計算問題的指南。 ---

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