表的内容
- “在硅”是一个表达用来表示“执行。电脑或者通过计算机模拟。”
- 在网上药物因此，设计就是利用生物信息学工具识别药物靶分子。
- 基于对生物靶点的认识而发现新药物的发明过程被称为作为药物设计。这可以通过两种方式实现:
基于配体的药物设计
- 依赖于与感兴趣的生物学目标结合的其他分子的知识。
基于结构的药物设计
- 26、靠的是知识之道三维通过诸如同源性建模，NMR光谱，X射线晶体学等的方法获得的生物靶标的结构。
- 药物发现过程是制药行业的一个关键问题，因为它是非常昂贵的耗时的开发新的药物潜力和扩大疾病范围的过程。
- 在这两个设计药物，计算机和各种生物信息学工具的方法。因此，在硅药物中设计今天是一种非常关键的手段，以淘汰手动和实验设计毒品的艰巨任务。
- 在Silico Technology中，然而，无法保证识别新的，安全有效的铅化合物，但更现实地未来的成功取决于论新有前途技术与经典药用化学经验与策略的合适。
药物设计的过程
药物发现过程涉及鉴定铅结构，然后合成其类似物，其筛选以获得药物发育的候选分子。
在传统的药物发现过程中，这些步骤包括：
- 鉴定合适的药物靶标哪个是生物分子主要包括DNA、RNA和蛋白质(如受体、转运体、酶和离子通道)。
- 验证此类目标是有必要表现出足够的“信心”，并了解他们在调查下的疾病的药理学相关性。这可以从诸如细胞，分子水平的非常基本的水平进行整个动物的水平。
- 有效化合物的识别，如抑制剂，调节剂或拮抗剂的目标被称为铅识别，其中设计和开发合适的测定是完成以监测研究下对目标的影响。
- 在一定程度上显示剂量依赖性靶标调制的化合物被进一步加工为先导化合物。
- 随后，实验是对实验室的动物模型进行然后在效力和选择性方面进行优化阳性结果。
- 理化性质评估那药代动力学和安全特性在他们成为药物开发的候选人之前也被评估。
尽管大多数过程依赖于实验任务，但硅方法在药物发现的每个阶段都扮演着重要的角色是如下面所描述的：
硅方法在药物发现和生物信息学的作用
- 在硅药物设计中，计算方法和资源被用于促进未来药物先导物发现的机会。
- 生物信息学、化学信息学、基因组学、蛋白质组学和结构信息的爆炸式发展提供了数百个新的靶标和新的配体。
生物信息学的作用
- 生物信息技术包含了很多预期在目标识别（通常蛋白质/酶)、目标验证、蛋白质理解、进化和系统发育和蛋白质建模。
- 生物信息分析不能只加速药物目标鉴定和药物候选筛选和筛选细化，而且还促进副作用的表征和预测耐药性。
- 当前生物信息学方法的主要推动力之一是预测和识别生物活性考生，以及相关信息的挖掘和存储。
- 该算法还提供了新的药物靶点预测策略和算法，用于存储和管理可用的药物靶点信息。
- 在分子对接：
- 对接是一个自动的计算机算法，试图找到两个分子之间的最佳匹配，这是一个计算确定分子之间的结合亲和力。
- 这包括确定化合物的方向，其构象几何和得分。得分可能是绑定能量，自由能，或定性数值措施。
- 在某种程度上，每个对接算法都自动尝试将化合物放在有效的许多不同方向和构象中网站,然后计算每一个的分数。
- 一些生物信息学程序存储所有测试方向的数据，但大多数只保留一些分数最高的方向。
- 可以使用能够搜索包含分子结构的数据库并检索可以与查询结构交互的分子来完成的生物信息学工具来完成。
- 它还有助于建立有关配体和靶标/蛋白质的化学和生物信息数据库，以识别和优化新型药物。
- 它涉及设计在硅滤波器中以计算毒品相似或化合物的药代动力学特性，以便及早发现在临床阶段更有可能失败的化合物，并进一步加强对有前景的实体的检测。
- 生物信息学工具有助于鉴定功能性蛋白质的同源物，例如基序，蛋白质家族或域。
- 它有助于确定目标交叉品种通过使用成对或多次对准进行检查。
- 这些工具有助于分子模型的可视化。
- 它允许通过虚拟高吞吐量筛选识别来自大量复合库的药物候选物（vht.）.
- 同源造型广泛用于候选药物的活跃点预测。
参考文献
- Arthur M Lesk（2014）。生物信息学介绍。牛津大学出版社。牛津，英国
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