近年来，用计算模拟方法进行细胞色素P450酶(Cytochrome P450s，CYP)介导的药物代谢预测工作引起了人们极大的研究兴趣。本论文主要借助基于结构的计算模拟方法预测细胞色素CYP2C19底物的代谢位点(Site of Metabolism，SOM)，并对CYP2C19与抑制剂的结合机制进行了详细研究，旨在阐明CYP2C19酶介导的底物代谢和配体抑制机制，为研究药物相互作用提供参考。　　论文第一章主要介绍了P450酶代谢预测的研究进展，着重对底物代谢位点预测和抑制剂预测两个方面作了重点综述。　　论文第二章主要利用分子对接并结合基于配体模型方法研究了CYP2C19活性口袋的柔性和水分子对其底物SOM预测的影响。首先，我们系统考察了刚性对接、两种不同程度半柔性对接和两种不同程度全柔性对接对SOM预测的影响，结果表明用tCONCOORD对活性口袋的残基侧链构象进行取样后可以显著提高SOM预测的准确率。这说明活性口袋残基的充分取样对于提高SOM预测的准确率非常重要。其次，我们发现来自晶体结构和分子动力学取样后的活性口袋水分子对预测的影响具有系统依赖性和方法依赖性。最后通过分析不同类型代谢反应的预测准确率以及和其它模型的比较，进一步证明我们提出的综合模型具有较好的合理性和可靠性。　　论文第三章主要通过分子对接、分子动力学模拟和结合自由能计算方法探究了8个代表性的奥美拉唑类似物与CYP2C19酶的结合机制。对接结果显示，这些化合物主要结合在CYP2C19活性口袋里B-C loop区附近的空间，且大部分化合物有两种不同的朝向。经过20ns的分子动力学优化，配体和蛋白质均有明显的构象变化，但配体比蛋白质的整体构象变化明显。结合自由能的预测能较好地符合实验活性数据。最后我们分析了分子动力学过程中各体系的活性口袋水分子的动态行为，以及不同半径的水合层对结合自由能预测的影响。我们的结果阐明了奥美拉唑类似物抑制剂与CYP2C19的详细作用模式，为以后寻找更强效的CYP2C19抑制剂提供了理论指导。