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Janus 药物共轭体
目前肿瘤化疗仍是大多数癌症患者不可缺少的治疗方法,但是化疗药物往往缺乏选择性,而且肿瘤细胞容易产生多药耐药性,严重影响化疗的效果。因此,研究可逆转肿瘤多药耐药性的功能性药物输送系统在提高化疗药物药效、降低毒副作用等方面将具有广阔的应用前景。纳米药物载体,如脂质体封装的抗癌药物在临床前和临床实验中已被证实能够通过降低毒性和增强疗效来提高治疗指数。然而,传统脂质体存在载药量低(一般<10%)、稳定性差、药物容易泄漏等问题,导致治疗效果不理想,并且容易引发机体的毒副作用。
北京大学 2021-04-11
放射性药物
放射性药物是可用于诊断或治疗目的的药物,由放射性同位素与有机分子键合组成。有机分子将放射性同位素传递至特定的器官、组织或细胞。 ​ 根据特性选择放射性同位素发射穿透伽马射线的放射性同位素用于诊断(成像),发出的辐射脱离身体后被特定仪器(SPECT / PET相机)检测到。通常,用于成像的同位素产生的辐射在1天后通过放射性衰变和正常的身体排泄完全消除。最常见的用于成像的同位素是:99mTc、I123、I131、Tl201、In111和F18。 ​ 发射短程粒子(α或β)的放射性同位素用于治疗,因为它们能够在非常短的距离内失去所有能量,因此产生大量局部伤害(例如细胞破坏)。该特性用于治疗目的:破坏癌细胞,骨癌或关节炎的姑息治疗中减缓疼痛。这类同位素在体内的停留时间比成像同位素更长;用来提高治疗效率,但仍然限制在几天内。最常见的治疗同位素是:I131、Y90、Rh188和Lu177。 ​ 放射性药物的工作原理是:基于使用分子“出租车”,将受控剂量的放射性活度特异性地传递至目标患病组织(通常是癌细胞),以便根据所用放射性核素的类型可视化(诊断)或治愈(治疗)组织。放射性药物通常包含负责将放射性核素引导至目标组织的生物载体(抗体、肽等)。双功能螯合剂牢固地抓住放射性核素并确保与生物载体之间的牢固结合。
北京先通国际医药科技股份有限公司 2022-02-25
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.)致癌性预测服务器首页致癌性预测结果页相关综述对本服务器的介绍RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高筛选出两个候选抑制剂3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-04-10
人工智能药物筛选、药物设计及毒性预测算法
本成果采用最新的深度学习和分子模拟算法,结合新一代分子特征化方法,开发了多种计算机模型,可用于药物开发中的多个阶段,为药物的快速设计开发提供一个完整的基于人工智能的解决方案。 成果:1.药物毒性预测方法:传统的化合物毒性检测技术一般需要使用生化试验、细胞实验、甚至动物模型,这些方法不仅耗费大量时间,而且成本很高。使用计算模型进行有机化合物的毒性预测,所需投入较少,但产出巨大。特别是基于化合物的物理化学和结构特性的计算模型,甚至能够在化合物合成之前就对其进行预测,大大提高了效率,使其越来越受到欢迎。在进行体外和体内试验之前先使用计算机模型对化合物进行大规模的毒性筛选,能够更好地解决候选药物具有毒性的问题。我们建立了一套新的基于多种分子指纹和机器学习算法的化合物毒性预测集成学习算法,运用此集成学习算法建立了新的有机化合物致癌性、致突变性和肝毒性预测模型。我们分别建立了名为CarcinoPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/CarcinoPred-EL/, 致癌性预测)、MutagenPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/MutagenPred-EL/, 致突变性预测)、LiverToxPred-EL (http://112.126.70.33/toxicity/LiverToxPred-EL/, 肝毒性预测)的预测服务器,这些服务器能够为使用者提供更高效更便捷的预测技术服务。自2017年服务器发表起,我们已为国内外药物分子设计研究者提供了5000多次共计超过20多万个化合物的毒性预测服务。在有机化合物毒性预测研究方向,我们主要完成了化合物的细胞毒性、心脏毒性、生殖毒性、血脑屏障透过性、水生生物毒性预测模型,以及糖尿病早期筛查模型的开发,正在进行P450酶阻滞剂性预测模型、基于图神经网络的毒性预测算法研究、基于分子对接的化合物毒性预测研究等。相关研究成果已发表多篇学术论文(Zhang L., et al. Scientific Reports, 2017, 7: 2118. WOS被引次数80,ESI 1%高被引论文;Ai H., et al. Toxicological Sciences, 2018, 165: 100-107;Yin Z., et al. Journal of Applied Toxicology. 2019, 39(10): 1366-1377;Ai H., et al. Ecotoxicology and Environmental Safety. 2019, 179: 71-78;Liu M., et al. Toxicology Letters. 2020, 332: 88-96;Feng H., et al. Toxicology Letters. 2021, 340: 4-14;Li S. et al. Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences. 2021, 13: 25-33.) 致癌性预测服务器首页 致癌性预测结果页 相关综述对本服务器的介绍 RF-hERG-Score预测药物引起的hERG相关心脏毒性 2.药物设计方法:在计算机上对药物靶点和药物分子的结构和活性建模,计算药物与靶点之间的相互作用关系,从而设计出具有治疗作用的药物。计算机辅助药物设计可以为药物设计各阶段的实验方案提供有意义的指导,减少需要通过实验评估的候选药物的数量,从而加快新药研发速度。我们应用分子对接、分子动力学模拟、自由能计算、机器学习等方法研究流感病毒等重要疾病的计算机辅助药物设计、并开发更有效的计算机辅助药物设计方法。在计算机辅助药物设计研究我们主要完成了流感病毒M2质子通道蛋白抑制剂虚拟筛选方法研究,正在进行先导化合物生成模型研究、基于机器学习的虚拟筛选打分函数算法开发、SARS-CoV-2病毒S蛋白与受体相互作用及药物设计研究。 特异性重打分函数显著虚拟筛选性能显著较高 筛选出两个候选抑制剂 3.药物靶点识别方法:长非编码RNA(lncRNA)是一种长度在200nt至100,000nt之间的非编码RNA,是转录物的主要成分。研究表明lncRNA在许多生物学和病理学过程中起着重要作用。lncRNA起作用的重要途径是与其靶蛋白结合。lncRNA-蛋白质相互作用的实验研究需要大量资源。累积的实验数据使得通过计算方法预测lncRNA-蛋白质相互作用成为可能。我们使用各种数学建模和机器学习方法开发了几种用于预测lncRNA-蛋白质相互作用的新模型。这些模型命名为:RWLPAP(随机游走),LPI-NRLMF(邻域正则化逻辑矩阵分解),IRWNRLPI(集成随机游走和邻域规则化Logistic矩阵分解),LPI-BNPRA(双向网络投影推荐算法),LPI-ETSLP(基于特征值变换的半监督链路预测),HLPI-Ensemble(集成学习)。在交叉验证中,我们的模型获得了较好的预测性能。 lncRNA-蛋白质相互作用预测模型的性能比较 lncRNA-蛋白质相互作用预测服务器相关软件著作权:
辽宁大学 2021-05-10
家蚕转基因彩色些绸
西南大学家蚕基因组研究团在中国工程院院士、世界著名蚕学家向仲怀教授的带领下,2003年率先完成 了家蚕基因组"框架图"和家蚕基因组"精细图谱"绘制工作,奠定了我国在家蚕基因组研究中的世界领先 地位。近年来,该研究团队通过改变家蚕基因,开发出转基因新型有色茧,并与广西蚕业技术推广总站合作 选育新型绿色茧品种,缓出我国首例转基因绿色蚕丝。2009年在重庆合川进一步试验,在重庆市纤维检验所 的合作推进下,由转基因绿色蚕丝纺织出的转基因丝绸成功诞生,是转基因新型有色茧实用蚕品种领域的又 —突破。 转基因绿色丝绸较普通丝绸更有弹性,自然光下,丝绸呈现柔和的淡绿色,散发出天然蚕丝的香味;在 灯光下,丝绸表面随光线明暗呈现不同光泽;而在紫外光下,丝绸发出绚丽的绿色荧光。
西南大学 2021-04-13
基因表达数据分析软件
基因芯片实验产生出大量基因表达数据,为了从这些数据中提取有用的生物学信息,需要对数据进行各种分析处理。本项目提供的基因表达数据分析软件采用了先进的数学模型,充分考虑了实验中各种误差的影响,可以从数据中分析出更为准确的生物学信息,并且具有较快的处理速度,可以满足大规模芯片实验数据分析的需要。技术特点:(1)直接从对GeneChip基因芯片原始实验数据进行处理开始,提供对基因表达数据一系列多层次的分析软件。(2)能够考虑重复实验误差,特别对重复实验数据进
南京航空航天大学 2021-04-14
空间基因解析与传承技术
自然环境的保护事关人居环境的品质,文化特色的彰显事关城市的“灵魂”。因城乡空间发展与自然环境失调、历史文化断裂暴露出的“水泥森林”、“千城一面”等问题,严重影响了我国人居环境的可持续发展。城乡空间的现代化发展与自然环境保护、历史文化传承的共赢是当代城乡规划设计的技术难题。 在城市空间与自然环境、历史文化的互动框架下,发现了城市发展中类比生物学的空间基因现象。空间基因是历史形成的相对稳定、独特的空间组合模式,它们既是城市空间、自然环境和历史文化长期互动的产物,也扮演着形成城市特色标识、
东南大学 2021-04-14
抗病虫转基因水稻培育
用农杆菌双 T-DNA 载体介导的共转化技术,将 AP1 基因或(和)BT 基因与潮霉素抗性选择标记基因共转化入优良的水稻品种中,通过自交分离,在共转化水稻植株的自交后代中筛选获得了无潮霉素抗性选择标记基因的转基因水稻新品系。抗虫鉴定结果表明,转 BT 基因水稻植株对螟虫的抗性与未转化对照相比有明显提高。
扬州大学 2021-04-14
技术需求:基因载体的优化
1、在安全性提高的前提下,基因载体的优化制备; 2、怎样提高载体在生物体内利用度; 3、细胞膜毒性的进一步降低 4、新靶标抗原CAR构建; 5、细胞因子风暴处理
山东翰康生物科技有限公司 2021-09-01
验证基因分离规律玉米标本
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
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