（二）检测结果分析
　　（三）检测结果可靠性分析
　八、基因芯片信息的管理和利用
　　（一）基因芯片信息管理
　　（二）数据集成和交叉索引
　　（三）数据的可比性和归一化问题
　　（四）基因芯片信息的利用
　七、基于基因芯片的数据挖掘及可视化
　　（一）数据挖掘
　　（二）基因芯片的多元数据结构
　　（三）数据相似程度的量化与距离矩阵
　　（四）聚类分析
　　（五）聚类分析结果的树图表示
　　（六）基因芯片数据的可视化和与数据库的链接
　　八、基因转录调控网络分析
　　（一）布尔网络模型
　　（二）线性组合模型
　　（三）加权矩阵模型
　　（四）互信息关联网络
第六章蛋白质结构预测的原理与方法
　一、引言
　二、影响蛋白质折叠的因素
　三、蛋白质结构分析及蛋白质结构数据库
　　（一）有关氨基酸残基的信息
　　（二）周期性的二级结构
　　（三）非同期性的二级结构
　　（四）残基间的相互作用及埋藏
　　（五）超二级结构
　　（六）蛋白质结构数据库
　　（七）蛋白质结构域的折叠模式与蛋白质结构分类数据库
　　（八）蛋白质的进化
　四、二级结构预测
　　（一）二级结构预测概况
　　（二）chou—fasman方法
　　（三）cor方法
　　（四）*近邻居方法
　　（五）神经网络方法
　　（六）基于多重序列比对的二级结构预测
　　（七）二级结构预测的准确度
　　（八）二级结构在线预测（onlineprediction）
　五、三级结构预测
　　（一）同源蛋白质结构预测
　　（二）蛋白质折叠类型识别
　　（三）蛋白质结构从头预测
　　六、蛋白质结构预测发展趋势
第七章生物信息学与药物设计
　一当代生物医药研究所面临的困难
　二、现代生物学给生物医药带来的发展契机
　三、基因组学、蛋白质组学和生物信息学在药物研究中的应用
　　（一）选择药物作用靶标的标准
　　（二）候选药物作用靶标的发现
　　（三）靶标有效性的验证
　　（四）药物作用机制的研究
　　（五）药物的药代动力学及毒理性质的研究
　四、计算机辅助药物设计
　　（一）间接药物设计
　　（二）直接药物设计
　　（三）药物设计实例
　五、未来药物研究方法展望
　　（一）人类基因组和生物信息学的发展，将为药物设计研究开辟更广阔的空间
　　（二）超级计算机的发展将为复杂生物体系的理论计算和药物设计创造有利的条件
　　（三）计算机辅助药物设计与组合化学技术相结合将显示巨大威力
　　（四）基于结构的药物设计将向基于作用机制的药物设计方向发展

 

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