| 药物发现是一个多目标优化问题，设计和优化过程中必须在许多不同性质，例如活性、选择性和ADMET性质，以及在目前采用多“活性”模型(例如定量构效关系模型(QSAR)，或者像贝叶斯模型这样能更好地处理大的、噪声较多的数据集的统计模拟方法)的各种方法之间寻求平衡。基于结构的药物设计方法无疑已经成为一种主要的CADD方法，提供了很多预见，并产生了很大的影响。本卷讨论了其中的许多方面，本书为上册，内容包括：计算机辅助药物设计导论、基于配体的药物设计的核心概念和方法、基于受体的药物设计的核心概念和方法、基于受体的药物设计的核心概念和方法。 |
| 在药物发现中的应用——先导化合物发现 4.17 药物发现中的化学基因组学 成药性基因组和靶标分类性质 4.18 先导化合物发现，及药物候选物优化中的复杂性和类先导性概念 4.19 虚拟筛选 4.20 筛选库的挑选和高通量筛选结果分析 在药物发现中的应用——基于配体的先导化合物优化 4.21 药效团构建：1——应用部分 4.22 拓扑定量构效关系的应用：药物发现的结构信息表示 4.23 三维定量构效关系：最新进展 在药物发现中的应用——基于靶标结构的药物设计 4.24 基于结构的药物设计——药物发现中的蛋白质结构应用 4.25 分子动力学模拟在药物设计中的应用 4.26 7次跨膜G蛋白偶联受体：根据结构和模拟进行药物设计探索 4.27 离子通道：根据结构和模拟进行药物设计探索 4.28 核激素受体：根据结构和模拟进行药物设计探索 4.29 酶：根据结构进行药物设计探索 新发展方向 4.30 药物发现中的多目标/多标准优化和决策支撑 4.31 基于结构药物设计的新应用 4.32 生物指纹图谱 主题索引 |
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