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离子液体中天然羟基磷灰石的制备及性能研究 被引量:1
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作者 阮孝慈 李佳彤 +3 位作者 杨洋 梁书然 李梦晗 邓宇 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期18-21,27,共5页
采用氯化胆碱-甘油离子液体溶解鸡骨提取制备天然羟基磷灰石(HAP)。最佳溶解工艺方案:固液比(鸡骨与离子液体质量比)1∶20,溶解温度115℃,溶解时间4 h。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)、Zeta电位仪以及溶血实验... 采用氯化胆碱-甘油离子液体溶解鸡骨提取制备天然羟基磷灰石(HAP)。最佳溶解工艺方案:固液比(鸡骨与离子液体质量比)1∶20,溶解温度115℃,溶解时间4 h。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、扫描电子显微镜(SEM)、Zeta电位仪以及溶血实验对提取产物进行检测。结果表明,利用离子液体溶骨制得的HAP结构同人骨组分更相似,具有良好的生物相容性。 展开更多
关键词 羟基磷灰石 离子液体 动物骨 溶解 生物相容性
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离子液体溶解牛骨胶原历程及机理研究 被引量:1
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作者 阮孝慈 李佳彤 +2 位作者 梁书然 邓宇 张贵芳 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期721-725,729,共6页
以[Emim]Br离子液体溶解牛骨胶原,对牛骨未溶物进行FTIR、XRD、TG、DSC表征,对牛骨胶原溶解后再生物质进行FTIR、UV-Vis、DSC、SDS-PAGE表征,探究牛骨胶原在离子液体中溶解的历程及机理。结果表明,离子液体可作为牛骨胶原的直接溶剂,对... 以[Emim]Br离子液体溶解牛骨胶原,对牛骨未溶物进行FTIR、XRD、TG、DSC表征,对牛骨胶原溶解后再生物质进行FTIR、UV-Vis、DSC、SDS-PAGE表征,探究牛骨胶原在离子液体中溶解的历程及机理。结果表明,离子液体可作为牛骨胶原的直接溶剂,对牛骨胶原空间立体结构、三股螺旋结构、肽链间氢键作用、肽链内氢键作用及肽键产生影响,使牛骨胶原进行物理溶解,溶解过程中发生不可逆变性;离子液体溶解牛骨胶原机理符合EDA理论及氢键破坏理论,[Emim]Br离子液体中Br-作为电子给体、[Emim]+作为电子受体处于游离状态,可对牛骨胶原中—NH基团、—COO—基团产生作用,破坏分子之间的氢键,促进牛骨胶原的溶解。 展开更多
关键词 离子液体 牛骨胶原 溶解历程 溶解机理
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氯化胆碱-尿素离子液体合成及性能研究
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作者 阮孝慈 李佳彤 +1 位作者 梁书然 邓宇 《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期89-92,94,共5页
以氯化胆碱、尿素为原料合成氯化胆碱-尿素低共融体系离子液体,考察原料配比、反应温度、反应时间对离子液体合成的影响。最佳合成条件为:n(尿素)∶n(氯化胆碱)=2∶1,反应温度为80℃,反应时间为90 min。利用傅里叶变换红外光谱仪、紫外... 以氯化胆碱、尿素为原料合成氯化胆碱-尿素低共融体系离子液体,考察原料配比、反应温度、反应时间对离子液体合成的影响。最佳合成条件为:n(尿素)∶n(氯化胆碱)=2∶1,反应温度为80℃,反应时间为90 min。利用傅里叶变换红外光谱仪、紫外可见分光光度计、旋转黏度计以及溶血实验对合成产物进行检测。合成产物的红外光谱图与氯化胆碱-尿素离子液体谱图一致;由紫外可见分光光度计检测可知,氯化胆碱-尿素低共融体系合成过程中透过率随时间的延长而增大,最终趋于稳定;合成的离子液体的黏度随温度的升高而减小;溶血实验结果表明,合成的离子液体不会发生溶血现象,具有良好的生物相容性。利用合成的离子液体溶解牛皮胶原,通过分析溶解产物的红外光谱可知,离子液体能够直接对牛皮中胶原进行物理溶解。 展开更多
关键词 氯化胆碱 尿素 合成 溶解 相容性
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针对低数据量COVID-19靶点的活性预测深度学习模型 被引量:1
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作者 梁书然 霍文博 +3 位作者 申万祥 陈宇综 蒋宇扬 谭英 《中国现代应用药学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第21期2872-2878,共7页
目的为应对新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19),发现针对低数据量COVID-19靶点(已知抑制剂<300种)的可再利用药物和新药。方法使用一种性能优于药物基准数据集上最先进的深度学习模型的深度学习架构MolMapNet,开... 目的为应对新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019,COVID-19),发现针对低数据量COVID-19靶点(已知抑制剂<300种)的可再利用药物和新药。方法使用一种性能优于药物基准数据集上最先进的深度学习模型的深度学习架构MolMapNet,开发新的深度学习模型,用于预测基于知识的分子表示方式的药物特性。针对6个低数据量COVID-19靶点进行活性预测,这些靶点分别有34,51,81,155,161,241种已知抑制剂。并与使用更高数据集靶点训练的机器学习和深度学习模型(具有5478~10000种已知抑制剂)进行比较。结果在10倍交叉验证下进行模型测试,并使用测试集预测了这6个靶点的抑制剂的活性值。RMSE为0.442~0.917,MAE为0.358~0.749,R^(2)为0.436~0.761。结论在已批准药物中筛选针对COVID-19的潜在药物,确定了3种与文献报道的实验结果一致的可再利用药物。这些表明了该深度学习模型在针对COVID-19和其他疾病的低数据量靶点活性预测方面的潜力。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎 药物发现 药物再利用 深度学习 活性预测 低数据量靶点
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