|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
穿心莲内酯衍生物及其3,19酯化物在制备抗肝纤维化药物中的应用
本发明属于医药技术领域,公开了穿心莲内酯衍生物在制备预防和治疗肝纤维化药物中的应用,涉及15苄亚基14脱氧11,12脱氢穿心莲内酯衍生物及其3,19酯化物.经实验证明,该类化合物显著抑制人肝星状细胞LX2迁移,活化.显著降低肝纤维化大鼠肝组织纤维化水平,降低细胞外基质蛋白(ECM)相关组分含量;显著降低肝纤维化大鼠免疫炎症相关因子的水平,并有效抑制免疫炎症反应;抑制肝组织中肝星状细胞活化,促进胶原降解.将该类化合物作为活性成份用于制备抗肝纤维化药物,高效低毒,为肝纤维化的治疗和预防提供了新的药物途径,从而扩大了临床用药的可选择范围,具有良好的应用开发前景.
郑州大学
2021-04-13
2 ,5 ,6位取代嘧啶酮衍生物的制备方法及其作为抗乙肝病毒药物的应用
本发明公开了一类新的2，5，6位取代嘧啶酮衍生物，其具有良好的抗乙肝病毒（HBV）活性。目前临床用于治疗乙肝病毒的药物皆为核苷类化合物。而抗HBV非核苷类化合物还处于研发阶段。探究其作用机制，对于发展新型非核苷类抗HBV药物，特别是对抗临床常用药物耐药的问题，具有特别重要的意义。
北京大学
2021-04-13
椎管内部脊髓神经模型（脑脊髓与周围神经解
XM-627椎管内部脊髓神经模型
（脑脊髓与周围神经解剖模型）
XM-627椎管内部脊髓神经模型（脑脊髓与周围神经解剖模型）显示自然位置的脑、脊髓、脊神经与椎管的形态、结构、位置关系。椎管由游离椎骨的椎孔和骶骨的骶管连成，上接枕骨大孔与颅腔相通，下达骶管裂孔而终。其内容有脊髓、脊髓被膜、
脊神经根、血管及少量结缔组织等，脊神经共31对，连接在脊髓上的神经，分布在躯干、腹侧面和四肢的肌肉中，主管颈部以下的感觉和运动。
尺寸：73×25×16cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
上肢肌肉附血管神经模型上肢肌肉附主要血管神经模型
XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型
XM-305B上肢肌肉附主要血管神经模型由上肢肌、三角肌、肱三头肌、肱桡肌、旋前圆肌、指浅屈肌、臂丛和腋动脉等7部件组成，显示上肢带肌、臂肌、前臂肌前群、后群和手肌等结构，共有79个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，85×23×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
自主神经模型自主神经解剖模型XM-628
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成，显示自主神经系统结构全貌，自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，模型中交感神经呈黄色，副交感神经呈白色。显示的结构：大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经
、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉 肺动静脉 、心 、心丛 灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。
尺寸：自然大，30×12×86cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
神经元模型神经元放大模型XM-618
XM-618神经元放大模型
XM-618神经元放大模型可拆分为2部件，置于基板上，显示神经元、突触、有髓及无髓神经纤维立体超微结构。
尺寸：放大，30×42×12cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑神经在头颈部分布模型、十二对脑神经
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经）
XM-639脑神经在头颈部分布模型（十二对脑神经模型）上带部分颅底，眶的上壁和外侧壁已剖掉，暴露出眼球、眼球外肌和眶内神经、下颌支及部分颞骨、颈部浅层肌除去暴露出脑神经在颈部的分布；颅底内面可见十二对脑神经出入颅底孔裂的情况，在正中面上，上鼻甲粘膜内可见嗅神经丝穿筛孔进入嗅球，切开鼻腔外侧壁暴露翼腭神经节及其分支；眶内显示眼球、眼球外肌，
动眼神经、滑车神经、展神经、三叉神经眼支和睫状神经节的位置的分布；下颌支及颞骨一部已切去，显露三叉神经的上颌神经，下颌神经的走行、分支、分布和下颌下神经节；面神经在面神经管内分出岩大浅神经和鼓索的情况，舌咽神经、迷走神经在颈部走行、分布情况，副神经支配胸锁乳突肌和斜方肌，舌下神经进入舌内等情况。
尺寸：放大2倍，42.5×15×40cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
抗体药物设计平台算法
简介：
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。
我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。
优势：
1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍
2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率
3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
图1：深度学习算法预测蛋白质相互作用时界面氨基酸配对:成功率72.1%
图2：计算相互作用得到了实验从正、反两方面的验证
中国人民大学
2021-05-15
抗体药物设计平台算法
抗体药物是生物制药中复合增长率最高的，2019年全球研究抗体市场规模为34亿美元，预计在预测期内复合年增长率为6.2％。原研药二次改造获得成药性更好的药物分子（bio-better）是抗体和细胞因子药物研发的突破口。人工智能技术广泛应用在靶点筛选、分子进化、临床各阶段研究、产品上市后的活动中。我们开发的智能抗体设计平台，包括 抗体序列注释分析、抗体翻译后修饰位点的预测、抗原线性表位预测、抗体结构的预测与优化、 抗体-抗原相互作用的预测、抗体分子的设计与改造。高效的完成抗体亲和力成熟、稳定性优化和人源化改造等。 优势：1、研发成本节约3-5倍，时间节省5倍，筛选成功率提升6倍2、可以帮助指导、设计实验，减少消耗，加快速度，提高准确率3、计算方法已经得到了实验从正、反两方面的验证。
中国人民大学
2021-04-10
抗体药物设计算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)挖掘了蛋白质分子结构的几何特征，开发了新颖的优化设计算法，准确识别结合位点，准备预测抗体结构和抗体-抗原相互作用复合物结构，可以显著提高药物设计效益。自主独立开发。已经在国际竞赛中取得第一名的好成绩，也应用在生物和医学实验中，算法和程序代码完整。
中国人民大学
2021-04-10