有机化学复习指南与习题精选(药学专业) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:芦金荣　主编 著作 定  价:35 出 版 社:化学工业出版社 出版日期:2007年03月01日 装  帧:平装 ISBN:9787502595487 ●第1章  有机化合物结构和性质关系中的有关概念
●  1.1  同分异构体
●    考点指南
●    例题解析
●    同步练习
●  1.2  取代基效应
●    考点指南
●    同步练习
●  1.3  物理性质
●    考点指南
●    同步练习
●  1.4  酸和碱
●    考点指南
●    例题解析
●    同步练习
●  1.5  活性中间体
●    考点指南
●    例题解析
●    同步练习
●  1.6  非苯芳烃
●部分目录

内容简介

本书是根据药学专业有机化学的教学要求和作者多年来从事有机化学的教学经验编写而成的一本学习用书和考研指导书。
    全书共7章。其中，**章至第3章总结复习了有机化学的基本知识和基本理论；第4章至第6章主要介绍了基本知识和基本理论在有机合成和结构推导等方面的应用，并对有机化学中涉及到的反应机理进行了总结和剖析；第7章重点归纳了有机化学实验方面的内容。书中每一章都由考点指南（ 理论讲解和归纳）、例题解析和同步练习组成。考点指南简明扼要，重点突出；例题解析从分析各题的考查点出发，给出了解题的思路和技巧；同步练习通过大量习题，起到巩固知识、拓宽思路、强化理解的作用，同时还给出了答案，供考生自检。书后还提供了中国药科大学近10年来的硕士研究生入学考试真题，并附有部分答案。
    本书内容全面等

好的，这是一份关于一本不同图书的详细简介，旨在避免提及您提到的那本书籍的内容，并力求自然流畅： --- 现代药物研发中的计算化学方法与应用 图书简介 本书全面深入地探讨了计算化学在现代药物研发各个阶段中的关键作用、核心理论与实用技术。在当前生物医药领域飞速发展的背景下，计算工具已成为加速新药发现、优化先导化合物以及理解药物作用机制不可或缺的手段。本书不仅旨在为初学者提供坚实的理论基础，也为经验丰富的药物化学家和生物信息学家提供前沿技术的参考和实践指导。 第一部分：计算化学基础与分子建模 本部分聚焦于构建和理解分子系统所需的理论框架与基础工具。 第一章：计算化学的基石：理论概述与方法选择 本章首先界定了计算化学在药物设计中的定位，阐述了它如何弥补传统湿实验的局限性。重点讲解了量子化学（QM）方法，如Hartree-Fock（HF）和密度泛函理论（DFT）的基本原理及其在精确预测分子结构、反应活性位点和电子性质方面的应用。随后，引入分子力场（MM）的概念，解释了势能函数（Potential Energy Functions）的构成，包括键合项、非键合项（范德华力和静电作用）的数学描述，并讨论了力场参数化的过程和不同力场（如AMBER, CHARMM, OPLS）的适用范围。本章最后对比了QM和MM方法的优劣，指导读者在不同研究场景下进行合理的方法选择。 第二章：分子结构优化与构象搜索 精确的分子结构是所有后续计算分析的前提。本章详细介绍了能量最小化算法（如Steepest Descent, Conjugate Gradient），以及如何使用这些算法找到分子的能量最低点。核心内容放在了构象搜索技术上，包括：经典的系统搜索（Systematic Search）、随机搜索（如Monte Carlo方法）以及更高效的受限随机搜索（如Metadynamics）。对于柔性分子，如何有效地探索其构象空间以识别生物活性构象，是本章的实践重点。此外，还讨论了晶体结构预测和溶剂化模型的选择对优化结果的影响。 第三章：分子动力学模拟（MD）：动态行为的揭示 分子动力学模拟是研究分子系统随时间演变的关键技术。本章从统计力学的角度解释了MD模拟的理论基础，如牛顿运动方程的求解（如Verlet算法）。重点剖析了如何设置高效且稳定的MD模拟：时间步长的选择、周期性边界条件的设置、温度和压力的控制（NPT, NVT系综）。内容延伸至更高级的模拟技巧，如增强采样方法（Umbrella Sampling, Steered MD）在穿透能垒、计算自由能变化中的应用，这对于理解酶促反应和跨膜蛋白的物质转运至关重要。 第二部分：药物设计中的关键应用技术 本部分将理论知识转化为具体的药物设计策略，涵盖了从靶点识别到先导化合物优化的主流计算范式。 第四章：基于结构的药物设计（SBDD）：对接与评分 本章是SBDD的核心。首先，讲解了靶点准备工作，包括受体三维结构的获取、预处理（如去除水分子、添加氢原子）和活性位点的定义。随后，深入探讨了分子对接（Molecular Docking）的原理：如何进行构象搜索（配体柔性与受体刚性/柔性）和如何计算相互作用能量。评分函数（Scoring Functions）是对接成功的关键，本章详细分类介绍了基于知识的评分函数（Knowledge-Based）和基于物理的评分函数（Force-Field Based），并分析了当前评分函数的局限性与改进方向。 第五章：基于配体的方法（LBDD）：虚拟筛选与化学空间探索 当靶点结构未知或难以获得时，LBDD成为有力工具。本章详细介绍了3D-QSAR（定量结构-活性关系）的建立过程，包括分子描述符的生成（如物理化学参数、拓扑学描述符）和统计模型的构建（如Hansch分析、Free-Wilson分析、CoMFA/CoMSIA）。对于大规模化合物库的筛选，重点介绍了指纹图谱技术（Molecular Fingerprints），以及如何利用基于指纹的相似性搜索（Tanimoto系数）进行快速虚拟筛选。 第六章：结合自由能计算：精确性与挑战 精确评估药物分子与靶点结合的亲和力是药物设计的终极目标。本章专注于计算结合自由能的方法，如MM/PBSA和MM/GBSA方法，详细阐述了如何从MD轨迹中提取热力学信息，以及如何处理溶剂化和熵的贡献。此外，还介绍了更精确但计算成本更高的绝对自由能计算方法（如FEP, TI），并讨论了它们在区分高亲和力配体时的优势。 第三部分：新兴技术与未来展望 本部分关注计算化学领域的最新进展及其对药物开发流程的深远影响。 第七章：人工智能与深度学习在药物化学中的集成 近年来，深度学习彻底改变了计算方法。本章探讨了卷积神经网络（CNN）和图神经网络（GNN）在处理分子结构数据方面的应用。内容涵盖如何利用深度学习模型预测ADMET性质（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）、生成新型分子结构（De Novo Design，例如使用GANs或VAE）以及优化现有先导化合物。本章还讨论了数据集的质量和偏差对模型性能的影响。 第八章：药物代谢与毒性预测的高级计算模型 预测药物的体内行为和潜在毒性是临床前研究的关键瓶颈。本章介绍了基于量子化学和分子对接原理构建的细胞色素P450（CYP450）代谢位点预测模型。此外，还深入讲解了利用拓扑学和电子性质描述符构建的毒理学QSAR模型，以及如何使用系统生物学方法，结合网络药理学，从宏观层面理解药物的作用机制和脱靶效应。 第九章：多尺度模拟与复杂生物系统的建模 现代药物作用的场景往往是复杂的，涉及脂质膜、细胞器乃至整个细胞环境。本章介绍了如何进行多尺度模拟的策略：如何将QM/MM方法应用于酶活性中心的精确描述；如何使用粗粒化模型（Coarse-Grained Models）来模拟蛋白质-脂质膜相互作用和核酸动力学。这为研究膜蛋白和多蛋白复合物的药物相互作用提供了必要的工具箱。 --- 总结与读者对象 本书结构严谨，理论深度与实践应用兼顾。每一章均配有丰富的实例和案例分析，旨在帮助读者掌握如何将这些先进的计算工具有效地应用于解决实际的药物发现难题。本书适用于高等院校化学、药学、生物工程等相关专业的本科生、研究生，以及制药企业、生物技术公司的药物研发人员和计算科学家。通过阅读本书，读者将能系统掌握现代药物设计计算化学的全貌，并能自信地运用前沿技术推进项目进展。