【摘 要】
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计算机辅助药物设计(CADD)相较于传统的HTS和组合化学能够更有针对性的搜寻,继而提高新型药物分子的命中率。它不仅能在分子的基础上解释药物的治疗活性,也能预测可改善生物活性的新的衍生物。在药物发现过程中,CADD主要用于三个方面:(1)将大型化合物库过滤成可以进行实验测试的少数活性化合物的集合;(2)指导先导化合物的优化,增加其亲和力或优化药物代谢和药代动力学性质,包括吸收,分布,代谢,排泄和潜
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计算机辅助药物设计(CADD)相较于传统的HTS和组合化学能够更有针对性的搜寻,继而提高新型药物分子的命中率。它不仅能在分子的基础上解释药物的治疗活性,也能预测可改善生物活性的新的衍生物。在药物发现过程中,CADD主要用于三个方面:(1)将大型化合物库过滤成可以进行实验测试的少数活性化合物的集合;(2)指导先导化合物的优化,增加其亲和力或优化药物代谢和药代动力学性质,包括吸收,分布,代谢,排泄和潜在毒性(ADMET);(3)设计新化合物,通过"分子生长法"或"片段拼接法"设计新的化学型态。本论文共分
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