前言
第1章 什么是化学基因组学?
第2章 芯片上的化学基因组学
2.1 引言
2.2 将计算机技术应用到化学基因组学
2.2.1 蛋白质结构
2.2.2 蛋白质的同源模建
2.2.3 选择适当的小分子
2.2.4 蛋白质功能的预测
2.3 案例研究
2.3.1 同源模型构建
2.3.2 基于蛋白质序列的方法
2.3.3 基于蛋白质结构的方法
参考文献
第3章 化学基因组学过程的优化
3.1 引言
3.2 化学基因组学的化合物库
3.2.1 化学基因组学化合物库的设计
3.2.2 化合物质量
3.2.3 数据分析及整合
3.3 筛选进展：化学基因组学途径
3.3.1 靶点的产生
3.3.2 分析平台
3.3.3 离子通道筛选的化学基因组学方法
3.3.4 确立设计一个持久有效的分析过程
3.3.5 重要的动力学因素
3.3.6 分析过程的稳定性以及验证
3.3.7 小结
3.4 HTS技术及过程
3.4.1 选择HTS平台
3.4.2 该途径的量度（n个靶点×y个化合物）
3.4.3 假阳性和假阴性可接受的比率
3.4.4 合适的精密度和准确性
3.4.5 来自不同筛选阶段的数据信息
3.4.6 HTS平台与化合物处理的整合
3.5 结论
致谢
参考文献
第4章 化学基因组学中基于微芯片技术的高通量筛选
4.1 引言
4.2 微阵列
4.2.1 转录组学（transcriptomics）：DNA阵列
4.2.2 化学基因组学：小分子阵列
4.2.3 蛋白质组学：大分子阵列
4.2.4 基于细胞的阵列：细胞组学方法
4.3 微流体
4.4 小结与展望
致谢
参考文献
第5章 小分子在化学基因组学中的应用：有前景的高通量方法
5.1 引言
5.2 小分子在化学基因组学/蛋白质组学中：单一化合物方法与文库方法
5.2.1 单个化合物作为探询配体
5.2.2 化合物库
5.3 库的设计与选择
5.3.1 化学基因组学中小分子探针的设计
5.3.2 基于组合片段的设计
5.3.3 动态配体自组装
5.3.4 用于产生选择性GPCR配体的多结合位点方法
5.3.5 用于设计筛选片段的Graffinity方法
5.3.6 基于片段的高通量结晶
5.3.7 ADME倾向性的设计：透膜小分子库
5.4 复用与高通量技术
5.4.1 高通量基于细胞的检测（细胞阵列）
5.4.2 反向双杂交体系
5.4.3 平行亲和柱分离
5.4.4 平行凝胶排阻色谱法（parallel size-exclusion chromatography）：复杂混合物中快速亲和选择
5.4.5 化学微阵列
5.4.6 组合tehtering用液相平行合成
5.5 小结
致谢
参考文献
第6章 用于快速蛋白质鉴定的多功能光探针
6.1 引言
6.2 主要光活性基团的化学性质
6.3 提高光亲和标记通量的生物素化重氮甲烷
6.4 在固态基质上的光亲和标记
参考文献
第7章 定义脂质组：一个新的治疗靶标
7.1 引言
7.2 治疗学中主要的脂质组学靶标
7.2.1 磷酸肌醇
7.2.2 神经鞘脂类
7.2.3 溶血磷脂类
7.3 脂质组分析的方法
7.3.1 分析型脂质组学
7.3.2 功能性脂质组学
7.4 结语
参考文献
第8章 多巴胺能神经递质相关的基因多态性的药物毒理学表现
8.1 多巴胺系统的概述
8.1.1 多巴胺的合成、功能和代谢
8.1.2 主要多巴胺能系统及与精神病理学的关联
8.1.3 多巴胺系统的遗传药理学
8.2 鉴定基因多态性的方法
8.3 多巴胺受体
8.3.1 多态的多巴胺D2受体基因
8.3.2 多巴胺D2受体的遗传药理学
8.3.3 多巴胺D3受体基因的多态性
8.3.4 多巴胺D3受体基因的遗传药理学
8.3.5 高多态的多巴胺D4受体基因
8.3.6 多巴胺D4受体的遗传药理学
8.4 多巴胺转运体
8.4.1 多巴胺转运体及其变异体
8.4.2 多巴胺转运体的遗传药理学
参考文献
第9章 用于药学产业中DNA专利申请评估的近似线性配对算法
9.1 引言
9.2 结果
9.3 结论
参考文献
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