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生物信息学在肿瘤中的研究

1 生物信息学的肿瘤研究的绪论 1.1 生物信息学在肿瘤研究中的重要性 1.2 肿瘤生物学的基本概念和分类 2 基因组学与肿瘤 2.1 DNA序列变异分析 2.1.1 单核苷酸变异(SNV) 2.1.2 多核苷酸重复(CNV) 2.2 非编码RNA的生物信息学研究 2.2.1 microRNA的研究 2.2.2 lncRNA的研究 3 转录组学与肿瘤 3.1 mRNA表达谱分析 3.2 RNA-seq数据分析 4 蛋白质组学与肿瘤 4.1 蛋白质相互作用网络分析 4.2 蛋白质结构预测 5 代谢组学与肿瘤 5.1 代谢通路分析 5.2 代谢标记物识别 6 表观遗传学与肿瘤 6.1 DNA甲基化分析 6.2 基因组印记分析 7 计算机辅助药物设计 7.1 药物靶点预测 7.2 药效团模型建立 8 生物信息学工具与数据库 8.1 常用生物信息学软件介绍 8.2 常用生物信息学数据库介绍 9 实例解析 9.1 利用基因组数据预测肿瘤预后 9.2 利用转录组数据发现新的肿瘤标志物 10 总结与展望 10.1 生物信息学在肿瘤研究中的进展 10.2 生物信息学未来在肿瘤研究中的发展方向
首页 教程 生物信息学在肿瘤中的研究 计算机辅助药物设计
计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design,CADD)是一种利用计算机技术和信息技术来帮助科学家设计和发现新药物的方法。它包括两个主要的步骤:药效团模型构建和分子模拟。 在药效团模型构建中,研究人员通过分析已知活性化合物的化学结构和生物活性数据,确定它们的共同特征或药效团,并使用这些信息来预测新的潜在药物候选物。这种方法可以帮助研究人员更快地筛选出可能具有活性的化合物,从而加速药物发现的过程。 在分子模拟中,研究人员使用计算机模拟技术来研究药物与靶标的相互作用,以更好地理解其作用机制和优化其活性。这种技术可以提供详细的三维图像,展示药物如何与蛋白质或其他生物大分子结合,并揭示哪些部分对药物的活性至关重要。这有助于研究人员设计更有效的药物,减少副作用并提高治疗效果。 总的来说,计算机辅助药物设计为药物研发提供了强大的工具,使研究人员能够更快、更有效地开发出新药物。

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