本書介紹了精度和效率更高的基於計算的蛋白質結合位點識別方案，可為蛋白質結構與功能、計算機輔助藥物設計等方向的相關研究與開發人員提供參考。

●第1章緒論001
1.1引言001
1.2蛋白質結構與功能004
1.2.1一級結構004
1.2.2二級結構006
1.2.3三級結構006
1.2.4四級結構007
1.2.5蛋白質穩定性008
1.2.6蛋白質結構分析008
1.2.7蛋白質結構穩定性分析009
1.2.8蛋白質功能009
1.3配體-受體相互作用原理010
1.3.1受體-配體結合的關鍵點010
1.3.2結合過程理論模型010
1.3.3配體-受體相互作用的物理學性質013
1.4蛋白質結合位點預測研究現狀018
1.4.1蛋白質-蛋白質和蛋白質-配體結合位點的比較019
1.4.2蛋白質-配體結合位點預測020
1.4.3蛋白質-蛋白質結合位點預測029
1.5本研究的主要工作033
1.5.1基於氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法034
1.5.2使用隨機森林方法進行蛋白質結合位點的預測034
1.5.3殘基聚類方法及其對蛋白質結合位點預測的應用035
1.5.4蛋白質結合位點預測輔助分子對接035
第2章基於氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法037
2.1引言037
2.2基於全局口袋氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法038
2.2.1材料與方法038
2.2.2結果與討論046
2.3基於局部口袋氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法051
2.3.1材料與方法051
2.3.2結果與討論053
2.4本章小結057
第3章使用隨機森林方法進行蛋白質結合位點的預測058
3.1引言058
3.1.1單棵樹生長方法058
3.1.2自助法重采樣059
3.1.3隨機森林算法059
3.2基於單塊殘基屬性定義模型的蛋白質-配體結合位點預測061
3.2.1材料與方法061
3.2.2結果與討論066
3.3基於多塊殘基屬性定義模型的蛋白質-蛋白質結合位點預測068
3.3.1材料與方法068
3.3.2結果與討論073
3.4本章小結079
第4章基於數據聚類的蛋白質結合位點識別081
4.1引言081
4.2簡單迭代方法優化蛋白質-配體結合位點識別085
4.2.1隨機森林086
4.2.2驗證方法086
4.2.3殘差表示模型087
4.2.4閾值調整方法087
4.2.5迭代法087
4.2.6實驗結果與分析088
4.3基於最小協方差行列式(MCD)和馬氏距離的蛋白質-蛋白質結合位點識別091
4.3.1數據集093
4.3.2殘基模型和評價指標093
4.3.3MCD計算、馬氏距離和魯棒距離094
4.3.4隨機森林095
4.3.5交叉驗證和獨立測試096
4.3.6實驗結果與分析096
4.4基於隨機森林鄰近距離的蛋白質-蛋白質結合位點識別101
4.4.1數據集103
4.4.2殘基模型103
4.4.3隨機森林104
4.4.4距離度量104
4.4.5數據過濾與評價105
4.4.6鄰近距離優化106
4.4.7實驗結果與分析107
4.5本章小結113
第5章蛋白質結合位點預測及輔助分子對接115
5.1引言115
5.1.1分子對接方法分類116
5.1.2目前面臨的主要問題116
5.2結合位點預測信息前端使用輔助蛋白質-配體對接117
5.2.1材料與方法117
5.2.2結果與討論120
5.3結合位點預測信息後端使用輔助蛋白質-蛋白質對接122
5.3.1材料與方法123
5.3.2結果與討論128
5.4本章小結135
第6章總結與展望136
6.1研究工作總結136
6.2未來研究展望138
參考文獻140

  蛋白質結合位點的識別對深入理解蛋白質的生物學功能具有重要的意義。本書致力於從描述特征、殘基定義和數據篩選三個方面進行優化，從而構建蛋白質結合位點預測的有效方法，主要內容包括基於氨基酸組成偏好的配體結合口袋識別方法、使用隨機森林方法進行蛋白質結合位點的預測和基於數據聚類的蛋白質結合位點識別，並在此基礎上介紹了相關的輔助分子對接應用研究。
本書可作為生物信息學及計算機輔助藥物設計等相關專業研究生、教師和科研人員的參考用書。