药物化学百科9：计算机辅助药物设计（下）

　　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

　　本书主要具有以下特色：
　　1．几乎囊括了计算机辅助药物设计的各个领域（ADMET相关内容在丛书的第5卷），为读者全面了解该学科的历史、现状和发展趋势提供了丰富的素材和极大的便利。
　　2．汇集了计算机辅助药物设计领域的最新研究成果，并且为本书撰稿的作者都是各自领域的一流科学家，他们的观点反映了学界当前对相关问题的最新的认识。
　　3．特意收录不同专家对同一问题的不同观点，以及这些研究者对其采用或首选的特定方法的相关实用建议，这样有利于开阔读者的视野，并有利于帮助读者解决其在研究中遇到实际问题。
　　4．在写作方面深入浅出，刚刚步人该领域的新手通过循序渐进地阅读本书，能比较快地进入计算机辅助药物设计研究领域。