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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
一种高含油量花生的定向筛选方法
本发明提供了一种高含油量花生的定向筛选方法,本发明利用在培养基中添加羟脯氨酸来筛选高含油量花生,在添加有羟脯氨酸的培养基中,耐脱水能力弱、一般含油量花生的细胞因失水而凋亡;耐脱水能力强、高含油量花生的细胞才能存活,凡是能在该培养基上成活和正常发育的花生细胞,其含油量必定是高的;凡是不能在该培养基上成活和正常发育的花生细胞,其含油量必定是低的;以此技术形成了高含油量花生的定向培育技术。本发明通过定向
青岛农业大学 2021-01-12
抗肿瘤新化合物的合成研究及药效筛选
利用目前已上市靶向抗癌药物索拉非尼(sorafenib)作为先导化合物,在分析其基本化学结构基础上,设计合成一系列结构类似的衍生物。通过系统的药理毒理学研究,对所合成的新化合物进行有目的筛选,从而发现新药,并对其进行系统的研究,目标是研制出具有自主知识产权的靶向抗癌新药。在未来的肿瘤治疗发展中,针对分子靶点的新一代抗肿瘤药物将凭借其特异性与靶向性,在抗癌治疗中将发挥重要作用。尤其是以酪氨酸激酶为靶点进行抗肿瘤药物的研发,具有十分广阔的前景。江苏省药物研究所原名南京药物研究所,始建于1962年7月,2006年12月整体划转南京工业大学,是具有独立法人资格的专门从事新药创新与开发研究的专业科研机构。至今共取得新药证书158份。江苏省药物研究所有限公司学科建设和科研设备齐全,以江苏省药物研究所为依托的“江苏省药物安全性评价中心”、“江苏省动物质量检测站”、“江苏省药物新剂型研究与工程化服务技术中心”是江苏省“三药”示范工程的重点配套设施。我所长期服务于企业,已与江苏省恩华药业股份有限公司、江苏亚邦药业集团股份有限公司、江苏四环生物股份有限公司等多家上市公司结为校企联盟,具有良好的产学研合作基础与传统。
南京工业大学 2021-04-13
治疗养殖鱼类细菌性疾病的药物筛选方法
研发阶段/n(1)采用BHIA培养基从患病鱼体病灶处(或者从肝、脾、肾、腹水)分离病原菌,在初培养的基础,挑取单个菌落进行纯培养并快速鉴定其种类。(2)将分离菌株接种在盛有适宜的培养基的平板中,采用药物纸片检测分离菌株的药物敏感性,确定分离菌株的药物敏感谱。(3)参照日本化学疗法学会的试管法,在药物系列试管中测定抗生素类药物对分离致病菌的抑、杀菌浓度,根据不同种类的抗生素类药物对分离菌株的最小抑菌浓度(MIC)的大小,选择治疗疾病的适宜药物种类和剂量用药。应用前景:适用于全国各地的海、淡水水产养殖区
华中农业大学 2021-01-12
一种高辣度辣椒育种资源的快速筛选方法
本发明提供了一种高辣度辣椒育种资源的快速筛选方法。本发明的筛选方法可显著区分育种材料间的辣度,确定电子鼻可以用于评价辣椒辣度,并予以区分,在此基础之上,又确定了电子鼻可以量化筛选育种材料辣度,并筛选指标阈值,本发明可以简单快速的筛选育种资源材料,即划分辣椒的辣度等级,将其辣度分为四个等级,即不辣、微辣、辣以及超级辣。本发明所述的筛选方法是建立在科学实验基础之上的,并经过具体筛选例证进行筛选确定,本发明不但可应用于高辣度辣椒育种资源的快速筛选,还可用于辣椒加工企业的原料评价,确保辣椒制品辣度恒定,有良好的市场应用前景。
青岛农业大学 2021-04-13
酿酒酵母工业发酵菌株的筛选、改良与产业化开发
一、成果简介 酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是重要的工业微生物,其自身的特性决定着发酵的进程和产品的质量。 具有各种特定优良性能的酵母菌株,不但能够提高发酵产品的市场竞争力和商业价值,还能缩短发酵周期和降低生产成本,进而提高企业的竞争优势和获利能力。本课题组多年来一直从事酿酒酵母工业发酵菌株的选育和 改良研究。筛选、鉴定和保存了300多株本土优
中国农业大学 2021-04-14
创制转基因技术中带有安全筛选标记的安全转化载体
选择标记转基因作物已成为近年来植物基因工程技术研究的重点之一,随着转基因作物产品的商品化,转基因植物的生物安全性受到公众越来越多的关注,尤其是目前抗生素标记基因在植物遗传转化过程中的广泛应用,使人们对这些标记基因可能带来的潜在危害性心存疑虑,抗性标记基因的存在严重地阻碍了转基因植物的商品化进程和转化技术本身的有效性。 本项目培育的无抗生素标记基因(可视化标记基因)在建立高效、安全、规模化的转基因作物技术体系方面取得突破,以紫色幼芽作为可视筛选标记代替抗生素筛选标记,构建了新型转化载体
南开大学 2021-04-14
创制转基因技术中带有安全筛选标记的安全转化载体
选择标记转基因作物已成为近年来植物基因工程技术研究的重点之一,随着转基因作物产品的商品化,转基因植物的生物安全性受到公众越来越多的关注,尤其是目前抗生素标记基因在植物遗传转化过程中的广泛应用,使人们对这些标记基因可能带来的潜在危害性心存疑虑,抗性标记基因的存在严重地阻碍了转基因植物的商品化进程和转化技术本身的有效性。 本项目培育的无抗生素标记基因(可视化标记基因)在建立高效、安全、规模化的转基因作物技术体系方面取得突破,以紫色幼芽作为绿 脓可视筛选标记代替抗生素筛选标记,构建了新型转化载体并应用于作物,已申请 2 项发明专利。
南开大学 2021-04-13
东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱
产品详细介绍 产品用途   东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱是产品在设计强度极限下,运用温度加速技巧(在上、下限极值温度内进行循环时,产品产生交替膨胀和收缩)改变外在环境应力,使产品中产生热应力和应变,透过加速应力来使潜存于产品的瑕疵浮现[潜在零件材料瑕疵、制程瑕疵、工艺瑕疵],以避免该产品于使用过程中,受到环境应力的考验时而导致失效,造成不必要的损失,对于提高产品出货良率与降低返修次数有显着的效果,另外应力筛本身是一种制程阶段的过程,而不是一种可靠度试验,所以应力筛选是100%对产品进行的程序。 产品特点 1.     ESS系列允许加速产品温度变化速率,通过产品置于高速气流的环境; 2.     ESS系列环境试验箱是专为环境应力筛选应用而设计的,宏展仪器公司可根据您的具体需要生产制造环境应力筛选试验箱; 3.     Q8-901彩色触摸屏和PLC控制器,温度控制稳定,温度过冲小,操作方便、简单; 4.     采用世界先进的压缩机+环保冷媒+机械式复迭低温制冷系统,制冷效果好,可靠性高; 5.     完善的安全保护装置,确保产品的运行更加安全可靠; 6.     可选用液氮快速变化冷却系统。 控制系统 * Q8-901 温湿度控制器(韩国原装进口)  高分辨率彩色触摸屏接口 交互式参数输入方式 支持韩文,英文,中文 提供内置SMPS的I/O RELAY BOARD-接线简化和节省成本 同时支持干湿球方式及电子湿度传感器 基于PC的方便监控 方便设定多达33种的输出(内置计时器)方式 支持利用UDC300(选项)的USB存储器-可代替记录器 内置基于先进的PID算法的自动调谐功能 提供强有力的通讯环境和支持99台多分支结构 卓越的Fuzzy功能和ARW启动-抑制超程 显示PV曲线(0~8天) 规范条件 东莞快速温变应力筛选机-快速温度循环试验箱试验条件: 产品&规范 厂商名称 高温 低温 温变率 循环数 循环 时间 备注 MIL-STD-2164、GJB-1032-90 电子产品应力筛选   工作极限温度 工作极限温度 5℃/min 10~12 3h20min   MIL-344A-4-16 电子设备环境应力筛选 设备或系统 71℃ -54℃ 5℃/min 10     MIL-2164A-19 电子设备环境应力筛选   工作极限温度 工作极限温度 10℃/min 10   驻留时间为内部达到指定温度10℃时 NABMAT-9492 美军海军制造筛选 设备或系统 55℃ -53℃ 15℃/min 10   驻留时间为内部达到指定温度5℃时 GJB/Z34-5.1.6 电子产品定量环境应力筛选 组件 85℃ -55℃ 15℃/min ≧25   达到温度稳定的时间 GJB/Z34-5.1.6 电子产品定量环境应力筛选 设备或系统 70℃ -55℃ 5℃/min ≧10   达到温度稳定的时间 笔记型计算机 主机板厂商 85℃ -40℃ 15℃/min     温湿度控制能力范围表 可增加湿热功能 技术规格 型号   ESS-150U ESS-225U ESS-408U ESS-800U ESS-1000U ■性能 系统 平衡调温控制系统(BTC) 循环方式 强制空气循环 温度范围 -70~+150°C 温度波动度 ±0.5°C 温度均匀度 ≤2°C 温度偏差 ±2.0°C 升降温速率 5°C/Min ~15°C/Min(变温范围:-55°C ~+85°C) 负载 5Kg铝锭 5Kg铝锭 10Kg铝锭 25Kg铝锭 60Kg铝锭 ■构成 内箱材料 不锈钢SUS304 外壳材料 优质冷轧钢板静电喷粉 隔热材料 高密度聚氨脂发泡+玻璃棉 观察窗 发热体内嵌式玻璃 电缆孔 内径Φ50 加热器 镍铬合金电热丝式加热器 搅拌风扇 多翼式离心风扇 马达 冷凝器型 温度传感器 PT100Ω 脚轮 可锁定的脚轮 ■控制器 温度控制器 触控式LCD液晶显示温度控制器,采用Q8-901彩色液晶显示触摸屏,Q8-901 PLC控制器 温度设定方式 触控式设定数字 温度显示方式 LCD数字显示 通讯接口 RS485接口(附RS232转换线),上位机操作软件(中/英文) ■冷冻装置 制冷系统 机械二元复叠压缩机制冷 水冷冷凝器 制冷机 泰康或谷轮高性能压缩机 制冷剂 环保冷媒R404A+R23 ■安全装置 电源用漏电断路器,独立超温保护器,鼓风马达保护断路器,控制回路过载短路保护保险丝,温度保险丝,冷凝器缺水保护,压缩机过载、过流、过热保护热继电器等 ■标准 内箱尺寸  (mm) D 500 600 800 800 1000 W 500 500 600 1000 1000 H 600 750 850 1000 1000 内容积(L) 150 225 408 800 1000 电源  3ф4w380V±10%, 50Hz ■附件 搁板2块,搁条4根,硅橡胶软塞1个,RS23, 2转换线1套,上位机操, 作软件(中/英文),产品使用说明书1套,产品合格证1份,产品质量保证书1份,中国国家法定计量校准证书1份 ■可选附件 增加搁板,记录仪,打印机,特殊电缆孔   注意: ※1.所有温变速率条款为空气全程平均变化速率,而非产品温度变化速率; ※2.变温速率将根据试件负载、试件材质结构、温度范围而变化; ※3.外形尺寸根据升降温速率确定; ※4.冷却水温度(确保降温性能):10~28°C,水压0.1~0.3Mpa; ※5.可增加湿热功能。 宏展仪器主营: 紫外光耐气候试验箱;紫外线加速耐候试验机;高低温交变湿热试验箱;可程式恒温恒湿试验机;温湿度检定箱;高低温恒温试验箱;高低温冲击试验箱;蓄温式冷热冲击试验机;步入式环境实验室/试验舱;步入式恒温恒湿试验室;精密烘箱;盐水喷雾试验机;模拟运输试验机;蒸汽老化试验机;跌落试验机;快速温变|应力筛选试验机[ESS];其他环境试验设备 鉴于产品不断更新换代和市场的变化,网页所涉及的产品信息和图片仅供参考,如有变更,恕无法另行通知。需了解目前准确的产品情况,欢迎来电咨询索取详细书面资料! 服务热线;0769-82204676 移动服务热线;15876425571曾先生  邮     箱:zhd@hongzhangroup.com 公司网址:www.hongzhangroup.com  
东莞市宏展仪器有限公司 2021-08-23
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