8.1.3 系统生物学的研究内容
8.1.4 系统生物学的研究方法
8.2 生物数据的挖掘与整合
8.2.1 生物数据的挖掘
8.2.2 不同组学数据的整合
8.3 生物系统的建模与仿真
8.3.1 系统生物学建模语言
8.3.2 生物系统建模过程
8.4 从虚拟细胞到虚拟人
8.4.1 虚拟细胞
8.4.2 虚拟器官
8.4.3 虚拟人体
8.5 生物系统的人工合成——合成生物学
8.5.1 合成生物学简介
8.5.2 合成生物学研究现状
8.5.3 合成生物学应用前景
8.6 基于matlab工具箱的生物过程模拟
8.6.1 研究对象
8.6.2 建立信号通路模型
8.6.3 模型仿真与结果演示
8.6.4 模型参数估计
8.6.5 仿真结果分析
8.7 系统生物学研究展望
习题
参考文献
第9章 生物信息学在药物研发中的应用
9.1 新药研发概述
9.2 疾病相关的数据库资源
9.2.1 疾病相关的基因数据库
9.2.2 候选药靶数据库
9.2.3 疾病相关的基因芯片数据库
9.2.4 其他相关数据库
9.3 用于药靶发现的生物信息学方法
9.3.1 基因组学方法
9.3.2 转录组学方法
9.3.3 蛋白质水平研究方法
9.3.4 代谢组学方法
9.3.5 整合多组学数据的系统生物学方法
9.4 潜在药靶的生物信息学验证
9.4.1 蛋白质的可药性
9.4.2 药物的副作用
9.5 以靶标为基础的药物设计
9.5.1 先导化合物的筛选和优化
9.5.2 药物毒性预测和风险评估
9.6 新药研发展望
参考文献
索引

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