网络药理学讲解视频（主要是用程序做靶点分析等）下载

weixin_39820535 2023-01-24 14:00:11

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网络药理学讲解视频（主要是用程序做靶点分析等）

1.1 问题背景与概述药物研发挑战与现状药物研发是一项复杂而耗时的工作，涉及到从实验室研究到临床试验的多个阶段。传统的药物研发过程通常包括药物靶点的识别、先导化合物的筛选、药物分子的优化以及临床试验等多个环节。这一过程不仅需要大量的人力和物力投入，而且面临着极高的失败风险。据统计，从药物研发

autodock vina,Discovery Studio,schrodinger，MOE等把autodock vina放在第一位，因为它强大的功能除外，主要是这个软件完全免费开源。复杂的体系对接：蛋白-蛋白对接，蛋白-多肽对接，蛋白-多糖对接。核酸-小分子对接，柔性对接，共价对接，蛋白-水合对接等。3.1水合作用在蛋白-配体相互作用中的意义及方法介绍。分子对接都有哪些软件？4.4蛋白-多糖分子对接4.5相关结果分析。1.蛋白-配体在分子动力学模拟的处理流程。2.3共价药物分子与靶蛋白的共价对接。

01 前言药物发现是一个复杂而耗时的过程，涉及潜在药物靶点的识别、化合物的设计和合成，以及化合物疗效和安全性的测试。在传统的药物发现中，药物化学家和药理学家根据知识和经验选择和优化候选化合物，并通过筛选细胞或动物模型进行验证。利用计算和人工智能技术辅助药物开发的计算药物发现为加快这一过程提供了一种有前景的方法。通过利用大型生物和化学信息数据集，这些计算方法，如基础模型，可以快速识别新的药物靶点，设计候选分子，并评估这些候选分子的疗效和特性，这大大减少了传统药物发现和开发的时间和成本。

李老师，微生物学博士，研究方向：生物信息学、数据挖掘、机器学习、深度学习。机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、等项目上都表现出了巨大的潜力，收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科，其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。2、反向对接的思想，利用现有小分子来探索对应的靶点：已知化合物的活性，然后研究对哪些靶点是有活性的，X=提取的特征，y是对哪些靶点有活性。

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