新型长效DPP-IV抑制剂的发现与设计

糖尿病是当前威胁全球人类健康的最重要的慢性非传染性疾病之一.据国际糖尿病联盟（IDF）的统计表明,目前全球约3.82亿人患糖尿病,仅2013年,全球有510万人死于与糖尿病相关的疾病,占所有死亡人数的8.39%.而中国2013年糖尿病的患病人数为9840万,居全球首位;IDF估计,到2035年中国的糖尿病患病人数将达到1.43亿.DPP-4抑制剂是治疗Ⅱ型糖尿病的新药,因其无低血糖、体重增加、水肿以及胃肠道紊乱等不良反应而逐渐用于临床的一线治疗.目前,已报道的DPP-4抑制剂共2000余个,其中已经批准上市的药物19个（含9个Gliptins）.

Linker Library:基于几何特征的骨架跃迁片段库

骨架跃迁是目前应用最广泛的药物设计策略之一,但是现有骨架跃迁方法产生的化合物大多为已报道的先导化合物的衍生物或类似物,化学结构缺乏新颖性。针对现有骨架跃迁方法的局限性,提出了一种保持药效团与骨架之间的相对距离和角度不变的骨架跃迁策略,构建一个包含骨架几何特征的linker片段库:Linker Library。该片段库可以根据骨架中心到连接点之间距离和角度,推荐结构新颖且可保持官能团相对位置的片段,有助于指导化合物的骨架跃迁并加速药物发现进程。

基于图卷积神经网络的药物靶标作用关系预测方法

药物-靶标作用关系预测在药物研发以及药物重定位中扮演着重要角色,但现有的机器学习方法在正负样本高度不平衡的数据上仍存在预测能力不足的问题。为此,提出一种基于图卷积神经网络的药物靶标作用关系预测方法。该方法首先构造一个结合多种药物(靶标)相关信息的异质信息网络,然后采用图卷积神经网络在此异质信息网络上学习得到能精确表达每个节点拓扑特征及邻居特征信息的低维向量表征,最后利用这些向量信息通过向量空间投影预测节点间概率的评分。在DrugBank_FDA和Yammanishi_08数据集上进行的药物-靶标作用关系预测的对比实验中,所提方法的AUPR(Area Under the Precision-Recall Curve)值都优于其他4种方法,并且在较大型数据集上也有较好的表现。实验结果表明,所提方法提高了样本高度不平衡时的药物-靶标作用关系预测性能;同时在生物药物数据库上的实验也验证了所提方法所发现的未知药物-靶标作用关系的有效性。

新余农商银行借助移动设备将百福卡送入贫困户家中

＂真是太感谢你们了,感谢新余农商银行。＂欧山村一位中年男子紧紧拉着新余农商银行精准扶贫工作人员的手说道。他是仙女湖支行精准扶贫帮扶村的贫困户,他的母亲需要开办一张用于发放社保的银行卡,但其母亲已年近80岁,且长期瘫痪,由于行动不便无法开办银行账户,本该有的低保也没有途径领到,而支行负责人在了解情况后,立即安排人员带上移动服务设备,驱车30多公里赶往凤凰湾办事处,并在村干部的陪同下,来到了贫困户家中.

基于人工智能的药物-靶标相互作用预测

目的建立一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型,为生物实验提供有力的补充工具。方法研究开发一种基于深度学习的方法来预测药物-靶标相互作用:通过引入高维分子指纹和蛋白质描述符,并应用概率矩阵分解算法生成负样本集,构建一个高效的药物-靶标相互作用预测分类模型。结果与其他已报道的方法相比,本方法具有可比性或优越性,预测准确性、特异性、敏感性以及AUC值均>90%,提示该方法在药物靶标预测方面具有良好的应用前景。结论人工智能深度学习模型以及概率矩阵分解算法的结合有助于解决药物-靶标相互作用预测精度低、负样本选择不合理等问题。

新型法尼基转移酶抑制剂的发现及构效关系分析

本文选择法尼基转移酶(FTase)作为靶标,利用计算机辅助药物设计Schr?dinger软件包中Glide v4.0程序进行虚拟筛选,获得了13个结构新颖、具备中等活性法尼基转移酶抑制剂(FTIs)苗头化合物。通过分析代表性化合物8 (IC_(50)=2.29μmol·L^(-1))和18 (IC_(50)=0.41μmol·L^(-1))与法尼基转移酶的结合模式,本文发现化合物8和18并未和Zn^(2+)鳌合,说明抑制剂中极性官能团与Zn^(2+)是否鳌合并未对酶抑制活性起到决定性作用。通过分析代表性化合物的预测结合模式与构效关系,本文发现的法尼基转移酶抑制剂(FTIs)苗头化合物仍具有改造空间,为进一步的结构优化并获得高活性和高选择性抑制剂奠定基础。

基于三元残基组合对的蛋白质相互作用研究

蛋白质-蛋白质相互作用的作用机制对生命科学研究有着重要意义。目前已有的方法多偏向于氨基酸残基的偏好性研究,并没有给出对应的残基组合的空间信息,而这些空间信息对设计蛋白质-蛋白质相互作用至关重要。通过深入挖掘已有的蛋白质相互作用模式,并提炼残基相互作用对的偏好和相对位置信息,本文提出了一种全新的既能表征三元残基组合的偏好,又能给出三元残基组合对的空间信息的"三棱柱"模型。该模型主要从偏好因子、氨基酸组成和蛋白质二级结构分布等多个方面对三元残基组合对进行分析。此外,还将该模型应用于PD-1/PD-L2蛋白质的界面研究。通过分析PD-1/PD-L2蛋白质的界面残基组合对与预测残基组合对在组成和空间信息上的差异,给出了具体的残基突变建议,从而为蛋白质-蛋白质相互作用的设计提供了一种新的方法。