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传统和机器学习策略在基于结构虚拟筛选中的应用
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作者 张宏 高毅勤 《Chinese Journal of Chemical Physics》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期177-191,I0101,I0102,共17页
计算机辅助药物发现和人工智能驱动药物设计在制药行业中是减少时间和经济成本的重要策略.其中具有代表性的方法包括虚拟筛选、蛋白质-配体相互作用评估、药物药代动力学性质预测以及药物设计.通常来说,虚拟筛选是药物发现的第一步,其... 计算机辅助药物发现和人工智能驱动药物设计在制药行业中是减少时间和经济成本的重要策略.其中具有代表性的方法包括虚拟筛选、蛋白质-配体相互作用评估、药物药代动力学性质预测以及药物设计.通常来说,虚拟筛选是药物发现的第一步,其主要目标是识别和发现潜在的先导化合物的候选物.在过去的几十年里,已经开发了多种传统的和基于机器学习的方法来提高虚拟筛选的准确性和速度.本综述总结了传统和机器学习方法在基于结构的虚拟筛选中的应用,讨赖性较弱,且分布非常冷并在j=1处达到峰值,但(0,1,0)振动态的转论了它们的性能、优势和局限性等方面. 展开更多
关键词 分子对接 机器学习 基于结构的虚拟筛选 计算机辅助药物发现 人工智能驱动药物设计
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新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂的筛选
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作者 师云凡 鞠壮 丁显平 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期152-158,共7页
为寻找新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂,本文以SARS-CoV-2主蛋白酶为研究对象,通过计算机辅助药物筛选方法初步筛选出16个潜在抑制剂并进行体外酶活测试.其中,野黄岑素对SARS-CoV-2主蛋白酶的IC_(50)为(10.79±2.116)μmol/L,... 为寻找新型冠状病毒主蛋白酶天然产物抑制剂,本文以SARS-CoV-2主蛋白酶为研究对象,通过计算机辅助药物筛选方法初步筛选出16个潜在抑制剂并进行体外酶活测试.其中,野黄岑素对SARS-CoV-2主蛋白酶的IC_(50)为(10.79±2.116)μmol/L,没食子儿茶素没食子酸酯抑制SARS-CoV-2主蛋白酶的IC_(50)为(2.104±0.346)μmol/L.最后,将两种天然产物与主蛋白酶进行分子动力学模拟发现没食子儿茶素没食子酸酯和野黄岑素与新型冠状病毒主蛋白酶结合时的复合物RMSD都在0.22附近,说明两个天然产物与新型冠状病毒主蛋白酶结合较为稳定,可以作为新型冠状病毒主蛋白酶的抑制剂或先导化合物. 展开更多
关键词 新型冠状病毒主蛋白酶 基于结构的虚拟筛选 没食子儿茶素没食子酸酯 野黄岺素 分子动力学模拟
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Virtual screening for triple-negative breast cancer cell inhibitors based on telomere G-quadruplex structure
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作者 Hua Deng Chao Gao +1 位作者 Dengguo Wei Sisi Liu 《Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences》 CAS CSCD 2020年第6期383-389,共7页
Triple-negative breast cancer is an aggressive subtype that frequently develops resistance to chemotherapy. It is expected to develop new anti-tumor drugs through targeting the structure of G-quadruplexes of the genes... Triple-negative breast cancer is an aggressive subtype that frequently develops resistance to chemotherapy. It is expected to develop new anti-tumor drugs through targeting the structure of G-quadruplexes of the genes associated with this tumor. In this work, by targeting the 21-mer telomere G-quadruplex structure, compounds VB07 and VC02 were identified to stabilize the telomere G-quadruplex through structure-based high-throughput virtual screening. Cell cytotoxicity assay showed that VB07 and VC02 exhibited inhibitory effect on triple-negative breast cancer cells at the concentration of 5 μM. This study showed that structure-based high-throughput virtual screening was able to successfully identify the proper compounds targeting the telomere G-quadruplex, which exhibited inhibitory effects against the triple-negative breast cancer cells. 展开更多
关键词 Triple-negative breast cancer Telomere G-quadruplex Structure-based virtual screening Anti-cancer drug
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