摘要：药效团是最常用的虚拟筛选方法之一，主要包括配体药效团模型和受体药效团模型两大类．配体药效团通常具有阳性化合物命中率高的优势，但却具有准确率低的特点，受体药效团通常具有较强的特异性，但却具有漏筛率高的问题．因此，合理地利用两种类型的药效团的优势，有效地规避它们的缺点，是药效团研究与应用的重要方向．本研究拟基于PPARα激动剂探讨融合药效团模型构建的思路与方法．首先，分别构建PPARα激动剂的配体和受体药效团模型．通过比较两种药效团模型的药效特征的差异，确认主要及次要的药效特征．进一步以受体药效团模型为模板，调整其主要和次要药效特征的半径及权重，通过单因素实验及正交试验设计，获得半径及权重的最优值，从而构建最优的融合药效团模型．最优融合药效团被用于进一步的中药化学成分PPARα激动活性预测．随后，通过三个化合物数据库的筛选，评价融合药效团准确性、可靠性和适用性，并以筛选效率为指标，比较融合药效团与其他分子模拟模型及筛选方式的优劣．结果发现，针对PPARα激动剂，融合药效团模型具有比单一药效团模型更好的筛选效率．同时，融合药效团也具有与药效团联合筛选相近的筛选效率，且具有更好的化合物活性评价能力，能合理的规避配体药效团与受体药效团计算预测结果不一致的问题．研究结果显示，融合药效团模型具有独特的优势，可以进一步用于化合物生物活性的计算及药物设计研究．

摘要：珍珠母蛋白及活性肽是珍珠母发挥疗效的主要成分之一,解析其药效物质及作用机制具有重要研究意义。该研究利用计算机辅助水解和蛋白互作网络等模拟技术,获得珍珠母的活性寡肽成分,预测其潜在的作用靶标并解析珍珠母寡肽的作用机制。通过收集珍珠母的主要珍珠层蛋白序列,采用计算机辅助水解方法进行蛋白的模拟消化水解,构建了包含458条珍珠母水解寡肽的三维结构数据库。随后利用反向找靶技术预测珍珠母寡肽的作用靶点,并通过网络富集技术法对排名前20的关键靶点及其蛋白互作关系进行分析,获得12个功能模块。从系统角度理解各种生物学过程,发现珍珠母寡肽的作用靶点与神经系统相关疾病有密切关系,提示珍珠母寡肽具有能治疗中枢神经类相关疾病的功效。计算机辅助水解方法可以高效地对已知序列结构的珍珠母蛋白进行模拟水解,并结合蛋白互作网络,解析珍珠母寡肽治疗神经类疾病的作用机制。该研究为探讨中药寡肽类药效物质发现及作用机制解析的提供研究思路,为开展寡肽类中药设计研究提供了重要的技术支撑。