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醫(yī)學(xué)專業(yè)論文開題報告

時間:2021-02-16 09:51:38 開題報告 我要投稿

醫(yī)學(xué)專業(yè)論文開題報告范文精選

  開題報告是學(xué)位論文的一個總體規(guī)劃和設(shè)計,是學(xué)位論文工作的重要環(huán)節(jié)。下面是CN人才網(wǎng)為大家整理的醫(yī)學(xué)專業(yè)論文開題報告范文精選,歡迎參考~

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  論文題目:細(xì)胞信號轉(zhuǎn)導(dǎo)與靶向抗腫瘤藥物的研發(fā)

  一、選題的目的和意義

  定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系(QuantitativeStructure-ActivityRelationships,簡稱QSAR)是20世紀(jì)60年代發(fā)展起來的一門新興學(xué)科,是由結(jié)構(gòu)活性關(guān)系(Structure-ActivityRelationship,簡稱SAR)發(fā)展而來的。QSAR是通過對已知結(jié)構(gòu)且有生物活性系列化合物(如一系列有相同藥理作用的結(jié)構(gòu)相似的化合物)進行化學(xué)信息學(xué)的計算,選用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型建立活性與化合物結(jié)構(gòu)之間定量關(guān)系,解釋由于分子結(jié)構(gòu)的變化影響化合物生物活性的改變,推測其可能的作用機理。然后建立有效的QSAR模型,如果有新化合物的出現(xiàn),且其結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)已知,可以預(yù)測其生物活性,也可以優(yōu)化結(jié)構(gòu)改變現(xiàn)有化合物的結(jié)構(gòu)以提高其生物活性。這種方法廣泛應(yīng)用于藥物、農(nóng)藥、化學(xué)毒劑等生物活性分子的合理設(shè)計。在經(jīng)歷40多年的發(fā)展過程中,定量構(gòu)效活性關(guān)系在國際上已成為一個相當(dāng)活躍的研究領(lǐng)域。

  長期以來,腫瘤一直嚴(yán)重威脅著人類的健康與生命。全世界的科學(xué)家在過去的幾十年中付出了巨大努力,從多個角度來研究腫瘤的致病機制,采用各種手段來進行預(yù)防、診斷與治療,但腫瘤的發(fā)病率與致死率仍然居高不下。WHO文件顯示:過去數(shù)十年中,全世界每年有近700萬人死于惡性腫瘤,估計2020年將升至1000萬。對腫瘤的治療主要包括外科切除、放射治療和用抗腫瘤藥物進行的化學(xué)治療?鼓[瘤藥物有“細(xì)胞毒”和促進分化等作用,可以殺死腫瘤細(xì)胞、抑制腫瘤細(xì)胞的生長繁殖和促進腫瘤細(xì)胞的分化等,從而可以治療或治愈腫瘤,而且由于其相對低廉的費用,被大多數(shù)腫瘤患者所接受。

  盡管腫瘤的化學(xué)治療已取得重大進展,新的抗腫瘤藥物不斷出現(xiàn),但腫瘤的化學(xué)治療仍存在著許多問題,這主要是因為實體腫瘤占惡性腫瘤的90%但多數(shù)實體瘤如肺癌、肝癌、結(jié)腸癌及胰腺癌等還缺乏有效的藥物;現(xiàn)有的抗腫瘤藥物毒副反應(yīng)太大,缺乏選擇性;腫瘤細(xì)胞對抗腫瘤藥物產(chǎn)生抗藥性[1]。

  QSAR主要側(cè)重于藥物早期的研究和發(fā)展,為新藥物分子的篩選的和設(shè)計開拓了新的途徑[2],在受體結(jié)構(gòu)已知的情況下,對抗腫瘤藥物進行定量構(gòu)效活性關(guān)系研究,用生成與受體結(jié)構(gòu)互補的配體的方法來發(fā)現(xiàn)可以針對特定腫瘤、特定靶點的非細(xì)胞毒類藥物,使之更具有選擇性和針對性。隨著新QSAR模型的建立,極大地縮短了新藥合成的時間,降低了開發(fā)成本,并能在某種程度上預(yù)測藥物對特定腫瘤人群的有效性。為腫瘤治療起到了積極地推動作用。

  二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

  腫瘤的化學(xué)治療藥物發(fā)展很快,每年都有大量抗腫瘤藥物研究文獻(xiàn)發(fā)表,各國對抗腫瘤藥物的開發(fā)也予以高度重視和大量投資,美國就此專門成立了美國國立癌癥研究(NationalCancerInstitute,簡稱NCI),成為了世界抗腫瘤的權(quán)威機構(gòu)。

  國內(nèi)研發(fā)方向主要以含中草藥及其活性成分的抗腫瘤藥物,可以歸納為以下幾個方面:(1)對現(xiàn)有藥物進行結(jié)構(gòu)改造以改善其藥理學(xué)特性,如增加水溶性、降低毒副作用等;(2)以新的作用機理或作用靶點為指導(dǎo)尋找新的活性物質(zhì)作為先導(dǎo)化合物;(3)發(fā)現(xiàn)新的作用靶點。在當(dāng)前生物學(xué)的后基因時代,科學(xué)家們要面對數(shù)千個潛在的藥物靶點,探討它們與小分了化合物的相互作用;(4)加強定量構(gòu)效活性構(gòu)關(guān)系研究.

  近年來隨著分子生物學(xué)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,使得開發(fā)新藥的技術(shù)路線發(fā)生了重大變革。國際上越來越多的研究機構(gòu)在新抗腫瘤藥物的開發(fā)中使用計算機輔助分子設(shè)計,它大大加快了新藥設(shè)計的速度,節(jié)省了創(chuàng)制新藥工作的人力和物力,使藥物學(xué)家能夠以理論作指導(dǎo),有目的地開發(fā)新藥。計算機輔助分子設(shè)計主要分兩種情況:一種是在受體結(jié)構(gòu)已知的情況下,采用生成與受體結(jié)構(gòu)互補的配體的方法來尋找新藥物;另一種是在受體結(jié)構(gòu)未知的情況下,采用對一組具有類似活性的化合物建立定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系,在此模型基礎(chǔ)上進行結(jié)構(gòu)修飾來預(yù)測生成新的化合物。

  QSAR作為抗腫瘤藥物設(shè)計研究中的一個重要計算方法和常用手段,在新藥的開發(fā)和研制過程中占據(jù)了重要位置。近半個世紀(jì)以來,QSAR研究對有機合成化學(xué)、藥物化學(xué)及藥物設(shè)計的發(fā)展起了巨大的推動作用,已經(jīng)成為研究物質(zhì)理化性質(zhì)與生物活性以尋求分子解釋的一個強有力工具。下面就定量活性結(jié)構(gòu)活性關(guān)系研究的一些常見方法作簡要地介紹如下。

  1、二維定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系方法(2D-QSAR)傳統(tǒng)的二維定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系方法很多,有Hansch法、基團貢獻(xiàn)法和分子連接性指數(shù)法等[3]。

  其中最為著名、應(yīng)用最為廣泛的是Hansch法。它假設(shè)同系列化合某些生物活性的變化是和它們某些可測量的物理化學(xué)性質(zhì)(疏水性、電性質(zhì)和空間立體性質(zhì)等)的變化相聯(lián)系的,并假定這些因子是彼此孤立的,采用多重自由能相關(guān)法,借助多重線性回歸等統(tǒng)計方法就可以得到定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系模型。

  基團貢獻(xiàn)法是Free-Wilson在對有機物亞結(jié)構(gòu)信息和生物毒性的相關(guān)研究基礎(chǔ)上建立的.一種方法。這種模式認(rèn)為有機物與受體間的毒性效應(yīng)是該有機物特定位置上不同取代基團毒性貢獻(xiàn)的加和。Free-Wilson法僅適用于具有相同母體結(jié)構(gòu)的有機物,常被用來對有機物進行毒性初評。

  分子連接性指數(shù)法(Molecularconnectiveindex,MCI)是由Kier和Hall提出的。它是根據(jù)分子中各個骨架原子排列或相連接的方式來描述分子的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。MCI是一種拓?fù)鋵W(xué)參數(shù),有零階項(0Xv)、易階項(1Xv)、二階項(2Xv)等等,可以根據(jù)分子的結(jié)構(gòu)式和原子的點價(δ)計算得到,與有機物的毒性數(shù)據(jù)有較好的相關(guān)性。MCI能較強地反映分子的立體結(jié)構(gòu),但反映子電子結(jié)構(gòu)的能力較弱,因此缺乏明確的物理意義,但由于其具有方便、簡單且不依賴于實驗等優(yōu)點,近年來得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展[4~8]。

  2、三維定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系方法(3D-QSAR)隨著結(jié)構(gòu)活性關(guān)系理論和統(tǒng)計方法的進一步發(fā)展,20世紀(jì)80年代,三維結(jié)構(gòu)信息被陸續(xù)引入到定量結(jié)構(gòu)活性關(guān)系研究中,即3D-QSAR。與2D-QSAR比較,3D-QSAR方法在物理化學(xué)上的意義更為明確,能間接反映藥物分子和靶點之間的非鍵相互作用特征。因此,近十多年來3D-QSAR方法得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用,研究方法也很多[9],比如分子形狀分(molecularshapeanalysis,MSA),距離幾何方法(distancegeometry,DG,比較分子力場分析(comparativemolecularfieldanalysis,CoMFA),比較分子相似因子分析(comparativemolecularsimilarityindicesanalysiCoMSIA)以及虛擬受體(phesudoreceptor)等方法。其中應(yīng)用最為廣泛的CoMFA方法。

  3、隨著技術(shù)的發(fā)展和生產(chǎn)技術(shù)的進步,又出現(xiàn)了一些先進的方法來構(gòu)建QSAR模型,都具有很好的預(yù)測能力。其中又以啟發(fā)發(fā)(heuristicmethod,簡稱HM),支持向量機(SupportVectorMachine,簡稱SVM),基因表達(dá)式編程(GeneExpressionProgramming,簡稱GEP)比較常見。支持向量機(SupportVectorMachine)是Vapnik[10]等人根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論提出的一種新的通用學(xué)習(xí)方法,它是建立在統(tǒng)計學(xué)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上的,能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)等實際問題[11-12],已成功地應(yīng)用于分類、函數(shù)逼近和時間序列預(yù)測等方面[13-15];基因表達(dá)式編程(GEP)是基于生物學(xué)遺傳思想,保持了生物學(xué)的特性,具有良好的結(jié)果重現(xiàn)性,同時也能夠進行“遺傳變異”控制,最終能獲得可靠的實驗效果。

  三、主要研究內(nèi)容

  1、查閱中外文文獻(xiàn)選取數(shù)據(jù)來源。

  2、理化參數(shù)與結(jié)構(gòu)參數(shù)的計算。

  3、具體的結(jié)構(gòu)參數(shù)的分析。

  4、SVM與GEP的方法研究。

  5、定量結(jié)構(gòu)關(guān)系式的建立。

  6、定量結(jié)構(gòu)關(guān)系式的驗證。

  7、得出結(jié)論和總結(jié)。

  四、論文工作計劃

  3月中旬—4月初:選題。

  4月初—4月底:查閱資料,熟悉實驗原理及方法,準(zhǔn)備開題報告。

  5月10日:開題。

  5月初日—5月底日:進行畢業(yè)設(shè)計實驗,記錄數(shù)據(jù),撰寫論文。

  6月初日—6月中旬日:進行畢業(yè)論文答辯。

  五、參考文獻(xiàn)

  [1]任華益.中華綜合臨床醫(yī)學(xué)雜志(山東),2005,7(2):28-33.

  [2]徐娟,王林編譯.計算機輔助藥物設(shè)計中的QSAR和QSMR研究.國外醫(yī)學(xué)•藥學(xué)分冊,2003,30(3):135-138.

  [3]郭宗儒.藥物化學(xué)總論.北京:中國醫(yī)藥科技出版社,1994.108.

  [4]BakulhHRao,ShyamR,Asolekar.QSARmodelstopredicteffectofionicstrengthonsorptionofchlorinatedbenzenesandphenolsatsediment-waterinterface.WaterResearch,200l,35(14):3391-3401.

  [5]馮長君,堵錫華,唐自強.取代芳烴對發(fā)光菌、大型蚤、呆鰷魚急性毒性的QSAR研究.應(yīng)用化學(xué),2002,19(11):1037-1042.

  [6]秦正龍,馮長君.取代苯酚的定量結(jié)構(gòu)-活性P性質(zhì)相關(guān)性研究.有機化學(xué),2003,23(7):654-658.

  [7]堵錫華.取代芳香族化合物生物活性的拓?fù)鋵W(xué).南昌大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版),2005,29(2):155-160.

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  [9]徐筱杰,侯廷軍,喬學(xué)斌,章威.計算機輔助藥物分子設(shè)計.北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2004.

  [10]VapnikVN.TheNatureofStatisticalLearningTheory.NY:Springer-Verlag,1995.

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  [12]張學(xué)工.關(guān)于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機.自動化學(xué)報,2000,(1):32-42.

  [13]VapnikV,GolowichS,SmolaA.Supportvectormethodforfunctionapproximation,regressionestimation,andsignalprocessing.In:MozerM,JordanM,PetscheTeds.NeuralInformationProcessingSystem,MITPress,1997-09.

  [14]馬云潛,張學(xué)工.支持向量機函數(shù)擬合在分形插值中的應(yīng)用.清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2000,(3):76-78.

  [15]MullerK-R,SmolaAJ,RatschG.Predictingtimeserieswithsupportvectormachines.In:ProcofICANN97,SpringerLectureNotesInComputerScience,1997:999-1005.

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