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分子建模和计算机辅助药物设计
几十年来，分子建模取得了翻天覆地的进步，这与计算机和信息技术的蓬勃发展密不可分。考虑到将化学实体转化为批准药物的时间尺度和成本，计算机辅助药物设计（CADD）可能是分子建模领域中最重要的领域。在这篇综述中，我们对分子建模和 CADD 进行了简要的定义，并介绍了其历史基石。这篇综述通过参考一些成功案例，重点介绍了 CADD 不同阶段中分子建模的方法、工具和应用。还介绍了用于不同目的的有用数据库和非商业软件。这篇综述旨在让参与任何药物研究领域的科学家对这些方法有所了解，并表明每个人都可以而且应该利用大量可用的免费工具和文档充分利用这些方法。
致编辑的信：推出新的索引...
后基因组时代，人们已经开发出多种计算方法（例如 PolyPhen、SIFT 和 GERP）来对单核苷酸变异 (SNV) 和短插入/缺失对人类基因组的影响进行排序。组合注释依赖性消耗 (CADD) 就是这些计算方法之一。它是一种基于 60 多个基因组特征（包括 GERP、ENCODE、phyloP、SIFT、PolyPhen）建立的综合指数，用于衡量人类基因组中遗传变异的风险。因此，该方法可以更可靠地评估 SNV 的有害性。CADD 工具分数（C 分数）是根据从进化约束、周围序列背景、表观遗传测量、功能预测和基因模型注释中得出的几种基因组特征计算得出的（Kircher 等人，2014；Rentzsch 等人，2019）。 CADD 是一种广泛使用的指数，用于测量 SNV 对人类严重孟德尔遗传疾病的因果影响。
联合兵种作战条令通讯及条令开发者的...
新的陆军术语、定义和首字母缩略词：·························· 10 修改后的术语定义：············································ 11 撤销的陆军术语定义：··········································· 12 评论解析矩阵格式············································ 12 深入探讨条令：所有事物的节奏········································ 13 按梯队进行的保障行动·· ... ······················ 18 陆军条令有声读物 ····················································· 19 CADD 的“打破条令”播客 ········································· 19 CADD 的“条令文摘”视频和 YouTube 频道 ············ 20 任务指挥卓越中心培训局 2023 年条令开发者论坛 ················································ 21
起草和设计技术，AAS
Upon successfully completing this program, students will be able to: • Analyze and translate problems by presenting them visually. • Develop the ability to execute quantitative design of machines and products. • Identify the basic components of a CADD system. • Perform an infinite number of 2-D design math computations necessary to produce drafting design. • Implementthebasiccommandsnecessarytooperate2-D CADD and 3-D solid modeling systems. • Apply concepts from物理，工程，力学，数学和制图，并将其应用于耐用的机械机器和产品的合成。•沟通有效，有效，适当地记录和报告对工作的重要信息。
基于结构的虚拟筛选：从传统到人工智能
药物开发过程是制药行业的一大挑战，因为开发一种新药需要耗费大量的时间和金钱。一种广泛使用的减少药物开发过程成本和时间的方法是计算机辅助药物设计 (CADD)。CADD 可以更好地专注于实验，从而减少研究新药所需的时间和成本。在这种情况下，基于结构的虚拟筛选 (SBVS) 是稳健且有用的，也是药物设计最有前途的计算机模拟技术之一。SBVS 试图预测两种分子之间形成稳定复合物的最佳相互作用模式，并使用评分函数来估计配体和分子靶标之间非共价相互作用的力。因此，评分函数是 SBVS 软件成功或失败的主要原因。许多软件程序都用于执行 SBVS，由于它们使用不同的算法，因此使用相同的输入可能会从不同的软件获得不同的结果。在过去十年中，一些研究使用了一种称为共识虚拟筛选 (CVS) 的 SBVS 新技术来提高 SBVS 的准确性并减少在这些实验中获得的假阳性。能够利用 SBVS 的必不可少的条件是目标蛋白质的 3D 结构。已经创建了一些虚拟数据库，例如蛋白质数据库，用于存储分子的 3D 结构。但是，有时无法通过实验获得 3D 结构。在这种情况下，同源性建模方法可以根据蛋白质的氨基酸序列预测其 3D 结构。本综述概述了使用 CADD 执行 SBVS 所涉及的挑战、CADD 工具支持 SBVS 的领域、最常用工具之间的比较以及当前用于减少药物开发过程中的时间和成本的技术。最后，最终考虑证明了在药物开发过程中使用 SBVS 的重要性。
计划准备手册，最后更新于 2023 年 4 月 14 日 - Caltrans
线条质量对于 CADD 图纸的可读性极为重要。线条宽度各不相同，以区分某些类别的特征与其他类别的特征。更基本的轮廓特征用更粗（更宽）的线条来强调。例如站线、基线、建筑布局线、边界和物体的基本轮廓。中等粗细的线条用于拟建建筑、文本和通行权。细线用于现有地形、尺寸标注、引线和其他不太重要的细节。虚线或点线用于区分现有和拟建工程。有关线条粗细、线条样式和特征图形表示的其他绘图惯例和标准，请参阅 CADD 用户手册、标准计划和本手册的第 2-1.2 节。
个人资料报告：计算机辅助药物设计 - 学科：...
科学与工程学院概况报告：计算机辅助药物设计 - 纪律：光药学，智能药物，医学成像，Theranostics-级别：级别：助理教授 - 焦点 - 研究-FTE：FTE：全日制（1.0 FTE）1。科学纪律计算机辅助药物设计（CADD）是科学学科，它在药物设计过程中开发了广泛的理论和计算方法，以识别和发展潜在的铅分子，并在时间和成本上取得可观的增长，互补或代替劳动劳动的筛查策略。CADD可以在整个药物发现过程中应用，从分子设计到候选药物与感兴趣的靶标的相互作用。CADD作为研究领域包括几种计算方法，例如基于结构和配体的药物设计，从头开始和基于碎片的药物设计，分子动力学以及量子力学/分子力学（QM/MM）方法。2。空缺该位置是在部门计划药学科学的背景下创建的，并将嵌入Groningen Pharmacy研究所（GRIP），并加入最近成立的最近形成的药物化学，光电学和成像（MCPI）。该职位属于新实现的职业发展计划，科学和工程学的职业道路的框架。作为该职位的重点领域是研究，是职业道路的标准，专注于研究。请参阅链接以获取更多信息。
反向对接在小分子药物研究中的应用及
随着结构生物学和数据挖掘的发展，计算机辅助药物设计（CADD）在新药研发的各个环节中发挥着重要作用。反向对接是一种基于CADD中分子对接的虚拟筛选方法，因其能够寻找能够与给定配体分子结合的大分子靶标，在药物重新定位、药物拯救和中药研究中有着广泛的应用。本文介绍了反向对接的原理，总结了常见的靶标蛋白数据库和对接步骤，并列举了反向对接在药物重新定位、药物不良反应、中药和COVID-19治疗中的应用。希望我们的工作能给从事药物开发的研究人员一些启发。
苯基哌嗪衍生物对抗...的计算机模拟研究
参考文献 [1] Hollingsworth, Scott A. 和 P. Andrew Karplus。“重新审视拉马钱德兰图和蛋白质中标准结构的出现。” (2010)：271-283。 [2] Sheik, SS 等人。“网络上的拉马钱德兰图。” 生物信息学 18.11 (2002)：1548-1549。 [3] Zhao, Linlin 等人。“通过大数据和数据驱动的机器学习建模推进计算机辅助药物发现 (CADD)。” 当今药物发现 25.9 (2020)：1624-1638。 [4] Zhao, Linlin 等人。“通过大数据和数据驱动的机器学习建模推进计算机辅助药物发现 (CADD)。” 当今药物发现 25.9 (2020)：1624-1638。 [5] Vemula, Divya 等人。 “药物发现中的 CADD、AI 和 ML：全面综述。” 《欧洲药物科学杂志》181 (2023): 106324。 [6] del Carmen Quintal Bojórquez、Nidia 和 Maira RS Campos。 “抗癌药物发现过程中的传统和新型计算机辅助药物设计 (CADD) 方法。”当前癌症药物目标 23.5 (2023): 333-345。 [7] 纳西门托、伊戈尔·何塞·多斯桑托斯、蒂亚戈·门东萨·德·阿基诺和埃德尔多·费雷拉·达·席尔瓦-儒尼奥尔。 “药物发现的新时代：计算机辅助药物设计 (CADD) 的力量。”药物设计与发现快报 19.11 (2022): 951-955。 [8] 克里斯蒂安娜·博尔奇尼等人。 “CADD：一种用于情境建模和数据定制的工具。”2007 年国际移动数据管理会议。IEEE，2007 年。[9] Donoso F、Cryan JF、Olavarría‐Ramírez L、Nolan YM、Clarke G。炎症、生活方式因素和微生物组-肠-脑轴：与抑郁和抗抑郁作用的相关性。临床药理学与治疗学。2023 年 2 月；113(2)：246-59。[10] Lu Y、Jiang T、Duan J。抑郁症和抗抑郁药中的胃肠道微生物组和相关代谢物——综合综述。生命研究。2023 年；6(3)：16。 [11] Beck-Pancer D、Aghaee S、Swint A、Acker J、Deardorff J、Kubo A。孕期母亲抑郁和抗抑郁药的使用与青春期儿童抑郁症状和自杀倾向的关系。临床流行病学。2023 年 12 月 31 日：613-28。[12] Vita G、Compri B、Matcham F、Barbui C、Ostuzzi G。抗抑郁药用于治疗癌症患者的抑郁症。Cochrane 系统评价数据库。2023(3)。[13] Su JA、Chang CC、Yang YH、Lee CP、Chen KJ、Lin CY。孕期抑郁或抗抑郁药暴露后的新生儿和妊娠并发症：一项基于人群的回顾性出生队列研究。亚洲精神病学杂志。2023 年 6 月 1 日；84：103545。 [14] Hsu JW, Chen LC, Tsai SJ, Huang KL, Bai YM, Su TP, Chen TJ, Chen MH. 抗抑郁药耐药和抗抑郁药反应的青少年和青年患者中疾病进展为躁郁症