小分子化合物I942在UVB照射诱导人黑素细胞树突形成及黑色素合成的促进作用

目的:探究小分子化合物I942在UVB照射诱导人黑素细胞树突形成及黑色素合成的促进作用。方法:使用浓度为0、3.125、6.25、12.5、25、50μmol/L的小分子化合物I942处理正常永生化人表皮黑素细胞系PIG1,采用CCK-8法检测各组24、48、72 h时的细胞活力。将PIG1细胞分为对照组、UVB组、UVB+2.5μmol/L I942组、UVB+5μmol/L I942组、UVB+10μmol/LI942组,按照分组名称进行相应处理。多巴染色观察各组细胞形态,免疫荧光染色观察黑素小体及骨架蛋白F-actin分布情况,氢氧化钠裂解法测定黑色素含量,多巴氧化反应法测定酪氨酸酶活性。qRT-PCR、WB检测树突形态相关、黑色素合成相关mRNA与蛋白表达水平。结果:浓度为0、3.125、6.25、12.5、25、50μmol/L的小分子化合物I942对PIG1细胞活力无明显影响(P>0.05)。与对照组相比,UVB组、UVB+2.5μmol/L I942组、UVB+5μmol/L I942组、UVB+10μmol/L I942组细胞树突数量、gp100、F-actin、黑色素含量、酪氨酸酶活性、MITF、TYR、TRP-1、TRP-2、Rac1mRNA与蛋白水平均升高(P<0.05),RhoAmRNA与蛋白水平降低(P<0.05)。结论:小分子化合物I942结合UVB照射诱导能够增加黑素细胞的树突数量,提高细胞黑色素含量,提升酪氨酸酶活性,促进黑色素合成。

分子动力学模拟及其在碳水化合物中的应用

碳水化合物是主要的食品组分之一,其构象灵活复杂,导致现有的试验方法难以深入、全面地获得其在分子水平的详细信息。分子动力学(MD)模拟作为一种理论计算方法,近年来被广泛应用于碳水化合物的研究中。其能够提供碳水化合物分子构象以及相互作用的驱动力、结合能和作用位点等信息,是对真实试验结果的有效补充和深入挖掘。本文综述MD模拟的概念、软件和力场、一般流程以及新方法,结合实例,分析MD模拟在碳水化合物构象表征、聚集行为以及加工过程对碳水化合物的影响等研究中发挥的关键作用,阐述其在解析碳水化合物与其它组分相互作用机制方面的巨大潜力,以期为深入解析碳水化合物的构效关系,提高其应用效率提供理论参考。

基于质谱熵的小分子化合物相似性计算方法研究

在二级质谱(MS2)数据检索中,通常利用质谱数据之间的相似性进行检索。针对质谱数据相似性计算中数据不整齐导致的检索效率和准确性不高以及商用软件相似性计算方法单一的问题,研究提出了“拼接填充”与“匹配填充”两种MS2数据对齐方法,并基于信息熵采用质谱熵相似性计算方法进行相似性检索。首先对归一化后的原始质谱数据进行特征提取,保留能突出质谱数据特征的数据,再分别采用两种数据对齐方法对质谱数据进行预处理;然后基于信息熵方法,分别计算未知质谱与已知质谱混合后的虚拟质谱与两者质谱的熵差,获得未知质谱与已知质谱的相关系数即相似性;最后选择小分子化合物的质谱数据集进行实例验证。结果表明:两种质谱数据预处理方法能够解决相似性计算中质谱长度不等的问题,基于质谱熵的相似性计算方法稳定且结果可靠,适用于小分子化合物的相似性检索,同时也为商用软件的谱图相似性计算提供了新的方案。

tPA溶栓引起的出血性转化机制及小分子化合物干预作用研究进展

组织型纤溶酶原激活剂(tissue type plasmin activator,tPA)是美国食品药品监督管理局唯一批准的用于急性缺血性卒中治疗的药物,但由于治疗时间窗狭窄以及会导致严重的出血性转化(hemorrhagic transformation,HT),其临床应用受到限制。本文拟从血脑屏障破坏、神经炎症、氧化应激以及亚硝酸应激等方面对HT发展的机制及近7年来发表在国内外期刊上的小分子化合物对HT保护的研究进展予以综述,为缺血性中风的新药开发和药物联用提供一定参考。

小分子化合物组合改善多能干细胞向脑类器官定向分化的效率

目的优化多能干细胞(PSCs)定向分化为脑类器官的条件,提高人脑类器官的分化效率。方法利用人胚胎干细胞(hESCs)系H9向人脑类器官诱导分化体系,在早期脑类器官分化到神经祖细胞的发育阶段添加小分子化合物组合,通过形态学观察不同分化阶段脑类器官中的神经祖细胞形成的效率、细胞凋亡的情况以及分化成神经元的效率,通过RT-qPCR检测标志性基因的表达量,综合评估添加的小分子化合物组合对脑类器官形成的影响。结果在脑类器官神经祖细胞发育的关键阶段(1 d~14 d),培养基中依次添加多索啡(dorsomorphine)、A83-01、GSK-3β抑制剂CHIR99021和SMAD抑制剂SB-431542,可使神经祖细胞阶段的相关标志性基因的表达量显著提高,促进特异性神经管样结构形成,脑类器官中心区域的细胞凋亡减少。结论通过使用上述4种小分子化合物组合,可明显提高早期脑类器官的形成效率,减少脑类器官中的细胞凋亡、促进神经元形成,减少培养过程中的组织结构异质性。

基于天然大分子的黄酮类化合物纳米颗粒的研究进展

黄酮类化合物是存在于天然食品中一类重要的多酚类化合物,在食品、药品、保健品和化妆品等行业具有极大的应用潜力。然而黄酮类化合物却普遍因为自身的溶解度低、稳定性和渗透性差,导致其生物利用度差,因而限制了其在食品中的应用。利用纳米技术,以天然生物大分子为基质制备黄酮类化合物的纳米颗粒,进而改善黄酮类化合物的理化性质,是一种很有前途的策略。本文综合近年来国内外研究,简单介绍了黄酮类化合物的结构与性质,在此基础上,例举了多种蛋白质和多糖基质的纳米颗粒及相关的研究成果,讨论其结合机理和适用性,并展望黄酮类化合物纳米颗粒在食品行业中应用的发展前景。旨在为黄酮类化合物天然大分子纳米颗粒的开发利用提供理论基础和依据。

植物精气中萜类化合物分子结构与沸点模拟

为实现化合物分子结构、分子量与沸点之间复杂关系的精确模拟,以植物精气中36种萜类化合物为研究对象,用拓扑指数法量化分子结构,用人工神经网络构建非线性模型。研究结果表明:结构为2:15:1的人工神经网络模型MSBPT,其拟合准确度为96%,预测准确度为91%;引入分子量作为输入变量,对分子结构与沸点的关系具有加强作用。人工神经网络适应于萜类化合物分子结构与其沸点的复杂非线性关系建模和拟合、且预测准确度高;同时,基团贡献法具有广泛适应范围、拓扑指数法计算结果可靠,建议在林业、农业作进一步的深入研究。

干酪根与芳烃化合物固—液有机质相互作用机理研究

地质条件下,烃源岩中最初生成的油气,达到饱和后,才能排出运移,而干酪根对烃类的吸附作用,是影响含油饱和度的重要因素。热解作用产生的烃类物质会与干酪根大分子发生相互作用,研究固体干酪根有机质对液态烃的溶解和吸附能力,可以明确烃源岩对烃类化合物的选择性滞留及生排烃特征。芳烃是石油烃类化合物的重要组成部分,在干酪根三维模型的基础上,利用Autodock软件将不同类型的芳烃化合物分子(包括苯、稠环芳烃和稠环芳烃衍生物)与不同成熟度的干酪根分子进行半柔性对接结算,计算两者结合所需的吉布斯自由能,研究芳烃化合物与干酪根结合的特征,从分子层面上研究干酪根吸附芳烃化合物的机理,揭示固—液有机质相互作用的本质。当与相同成熟度的干酪根结合时,稠环芳烃的分子质量越大、化合物中的甲基数量越多、分子缩合度越高,与干酪根分子结合所需的吉布斯自由能越低;芳烃化合物与干酪根分子之间相互作用受到芳烃的分子质量、分子缩合程度以及体系内甲基数量3个因素的影响。处于生烃高峰后,芳碳甲基含量较高的干酪根对芳烃的吸附能力较强;分子质量大、缩合度高的稠环芳烃及其衍生物与干酪根的结合能力较强;常规连接的小分子芳烃化合物在干酪根中的滞留能力较弱,更易发生排烃作用,运移富集成藏。

新型4,6-二取代吡啶并嘧啶类化合物的合成及抗肿瘤活性研究

目的设计、合成4,6-二取代吡啶并嘧啶类化合物并进行抗肿瘤活性研究。方法参考MNKs激酶小分子抑制剂的构效关系,结合计算机虚拟对接评价结果,设计了4,6-二取代吡啶并[3,2-d]嘧啶类化合物。以6-氯-2-氰基-3-硝基吡啶为原料,经还原、水解、环合、氯代反应得到关键中间体4,6-二氯吡啶并[3,2-d]嘧啶,然后经亲核取代反应在4位引入取代苯胺,再经Suzuki偶联、酰化以及脱保护等反应得到目标化合物。考察了化合物对MNK1和MNK2激酶的抑制活性及体外肿瘤细胞增殖抑制活性。结果22个4,6-二取代吡啶并[3,2-d]嘧啶类化合物均未见文献报道,其中化合物12r和12u对MNK2表现出显著的抑制活性,其IC_(50)值分别为0.5μmol·L^(-1)和0.1μmol·L^(-1)。化合物12u对人结肠癌HCT-116的细胞增殖具有抑制作用,其GI_(50)值为0.71μmol·L^(-1)。结论4,6-二取代吡啶并[3,2-d]嘧啶类化合物具有一定的MNK2抑制活性,其中化合物12u与先导化合物B21活性相当,对人结肠癌细胞HCT-116的增殖抑制活性优于B21。

大环化合物在高选择性分子印迹识别体系中的研究进展

分子印迹技术(Molecular Imprinting Technology,MIT)因其预定性、专一性和适用性而被广泛应用于色谱分离、固相萃取、药物分析以及手性识别等领域。近些年来,研究者们将大环化合物引入MIT中,在增加识别位点的同时,有效改善了印迹聚合物材料的结构和性能,提高了对模板分子的选择性识别能力。本文重点综述了近10年来环糊精、杯芳烃、柱芳烃、冠醚和葫芦脲等大环化合物在分子印迹技术中的研究进展及应用,并对该领域的发展前景进行了展望。

机器学习在化合物属性预测中的应用

化合物的属性预测是药物研发、毒理学研究、环境行为预测等工作的核心任务.目前,人工合成的化学物质层出不穷,相关的实验研究数据在持续扩充,但实验研究数据远无法赶超新型化学物质的研发速度.近年来,机器学习算法及模型在化合物属性预测方面展现了独特的优势和巨大的潜力,尤其在实验数据匮乏的情况下,提供了可靠的模型预测数据.本文介绍了机器学习应用于化合物属性预测的主要流程步骤和相应的模块的内容,涵盖数据集、分子描述方法、模型性能评估指标和评估方法等.同时,本文系统总结了机器学习方法在化合物物理化学性质预测、生物活性预测和毒性预测方面的应用实例,并从数据集、分子特征化、模型解释等方面分析并讨论了相关研究工作现存问题与未来挑战.

封装型Ni基催化剂对煤焦油模型化合物催化转化的性能研究

为提高煤热解焦油中轻质组分含量,定向调控焦油裂解产物,采用原位封装法制备了Ni基催化剂(xNi@HZSM-5,x表示Ni含量,质量分数),并考察了其对焦油模型化合物荧蒽和芘的催化转化作用。结果表明,在N_(2)气氛下,xNi@HZSM-5的荧蒽和芘的转化率区别较小;在H_(2)气氛下,2.0Ni@HZSM-5的荧蒽和芘具有最大转化率,分别为51.91%和46.21%,且2.0Ni@HZSM-5比采用浸渍法制备的2.0Ni/HZSM-5(Ni质量分数为2.0%)具有更高的稳定性。采用X射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)和N_(2)吸/脱附等表征方法对催化剂进行了分析表征。结果表明,2.0Ni@HZSM-5比2.0Ni/HZSM-5具有更大的比表面积和总孔容,且Ni位于分子筛孔道内部,具有更高的活性和稳定性。通过不同气氛下模型化合物的转化产物的分析,推测了荧蒽与芘在催化转化过程中的反应路径。

天然小分子化合物调控H型血管治疗骨骼相关疾病及在组织工程中的应用

背景:H型血管是近年来新发现的一种能够偶联成血管和成骨两种生理过程的特殊血管亚型,在骨骼系统的生理及病理过程中均扮演重要角色。天然小分子化合物具有来源广泛、毒副反应低等优点。近年来研究发现天然小分子化合物对H型血管也具有调控作用。目的:总结H型血管的基本特征,并讨论几种天然小分子化合物在治疗骨相关疾病治疗中的应用现状及前景。方法:在Web of Science、PubMed、中国知网和万方数据库中,以“H型血管、天然小分子化合物、天然小分子药物、中药活性成分”为中文检索词,以“type H vessel,H-type vessel,type H microvessel,type H blood vessel,CD31hiEmcnhiendothelial cell,CD31hiEndomucinhibloodvessel,CD31^((hi))Emcn^((hi))endothelialcell,specific vessel subtype,natural small molecular compounds,Chinesemedicine,Chinese traditional medicine,Chinese plant extracts”为英文检索词进行文献检索。检索时间范围为2014年1月至2022年6月。通过阅读文题和摘要进行初步筛选,排除中英文文献重复性研究及内容不相关的文献,经文献质量评价后,最后纳入65篇文献进行综述。结果与结论:(1)H型血管是一种特殊血管亚型,主要分布于长骨干骺端及骨内膜处,在扁骨与不规则骨中也有分布,且在多数部位,有典型的柱状或栅栏状排列结构;H型血管的长度及数量在不同部位均呈现年龄相关性。(2)H型血管在偶联成骨-成血管两种生理过程中起到重要作用,其可以通过血管旁分泌的作用对成骨系和破骨系细胞发挥募集与调节作用。(3)H型血管在骨疾病的发生发展中扮演重要角色,多种天然小分子化合物在通过调控H型血管治疗骨关节炎、骨质疏松、骨折和去负荷性骨丢失等疾病中具有较好效果;例如三七的提取物邻苯二甲酸二叔丁酯可以抑制异常的H型血管生成,以缓解骨关节炎病情进展,人参的提取物人参皂甙化合物K可以促进愈伤组织中H型血管生成,加快骨折愈合。(4)鉴于组织工程支架负载药物及细胞因子调控H型血管治疗骨疾病以及天然小分子化合物在调控H型血管所体现出的较好效果,将组织工程支架与天然小分子化合物结合调控H型血管显示出良好的前景。

菊科橐吾属植物中艾里莫芬烷型倍半萜化合物细胞毒性研究进展

艾里莫芬烷型倍半萜是由15个碳原子组成的双环倍半萜,主要从菊科植物橐吾属植物中提取,具有抗肿瘤、抗菌、抗炎等生物活性。艾里莫芬烷型倍半萜的基本结构类型主要包括内酯环、二聚体、呋喃环、降碳型和C19等。本文综述了艾里莫芬烷型倍半萜的相关结构及其潜在的细胞毒性,阐述其特定化学结构特点对抗肿瘤活性的影响,以期为研究其抗肿瘤的临床治疗效果提供参考。

机器学习辅助的[5,6]稠环含能化合物高通量设计

与经验和计算指导的研发模式相比,机器学习辅助的含能分子高通量虚拟筛选技术,在分子设计效率及构效关系定量分析方面都展现出明显优势。鉴于富氮稠环含能化合物较好的能量-稳定平衡特性,研究利用机器学习辅助的高通量虚拟技术对[5,6]富氮稠环类含能分子的化学空间进行了探索研究,基于[5,6]全碳骨架,通过组合枚举和芳香性筛选得到142689个[5,6]稠环类化合物,同时采用核岭回归算法建立并优化了6个含能分子性能预测模型(密度,分解温度,爆速,爆压,撞感和生成焓),分析了稠环上的氮氧原子以及分子上官能团对含能化合物性能的影响。结果发现,所生成稠环化合物的构效关系与含能化合物能量与稳定性相关性的一般规律相符,验证了模型的合理性。以爆速和分解温度作为能量和热稳定性的标准,研究进而筛选获得了5个综合性质较为突出的分子,利用DFT等量子化学计算的结果与本研究模型预测结果符合良好,进一步验证了预测模型的精度。

一种含5-硝基间苯二甲酸和菲咯啉配体的超分子化合物:结构表征,光致发光和电化学性能

采用水热法合成了含混合配体的铜配合物[CuClPhen]+·[HL]-·2H2O(HL=5-硝基间苯二甲酸,Phen=1,10-菲咯啉),其结构由单晶X射线晶体学确定。标题化合物在三斜空间群P-1的晶体化合物。标题化合物的晶体数据:C32H24ClN5CuO8,Mr=704.54,a=10.4044(5),b=12.3912(9),c=12.4632(9)Å,α=73.859(6),β=85.036(5),γ=78.202(5)°,V=1510.09(17)Å^(3),Z=2,T=293(2)K,Dc=1.549 g/cm^(3),μ(MoKα)=0.874 mm^(-1),F(000)=720.0,R=0.0554,wR=0.1434,GOF=1.098。当用作超级电容器电极材料时,所制备的配合物具有高比电容、良好的循环稳定性和优良的倍率性能。在1mol/L KOH溶液中,最大比电容可达到69 F/g。在2 A/g电流密度下,10000次循环后比电容保持率为72%。标题化合物是一种潜在的红色光致发光材料。

肝样细胞的体外诱导及小分子化合物在肝样细胞诱导中的应用

体外诱导肝样细胞(HLC)是获取大量具有应用价值的肝细胞的有效途径之一,这些HLC可以用于构建疾病模型、药物设计和药物毒理学评价等。目前,HLC的体外诱导主要通过引入外源转录因子、细胞因子或小分子化合物组合的处理。小分子化合物因其结构多样性、时间和剂量的可控性及操作上的便利和安全等优势,让科学家们致力于筛选小分子化合物来取代外源转录因子和细胞因子,其在再生医学领域的应用前景广阔。本文主要对体外诱导多能干细胞及其他成体细胞分化成HLC的研究进行概述,并总结了小分子化合物在体外诱导HLC中的应用,以期为HLC的体外诱导研究提供思路和借鉴。

甾烷类化合物分子印迹聚合物功能单体的筛选及MIPs制备

为了制备对甾烷类化合物具有特异性选择能力的分子印迹聚合物(MIPs),利用紫外光谱法对预聚合体系进行筛选,确定功能单体的种类、配比及其作用方式。将3种模板分子(胆固醇、β-谷固醇、去氧胆酸)分别与4种功能单体,即丙烯酸(AA)、甲基丙烯酸(MAA)、甲基丙烯酸甲酯(MMA)、丙烯酰胺(AM)的相互作用强度进行对比。研究结果发现,功能单体AA均可与3种模板分子发生较强的相互作用并形成稳定的预聚合体系,从而优选出AA为MIPs的功能单体。另外,通过不同比例AA紫外光谱吸光度变化和差示紫外光谱分析,显示3种模板分子与功能单体AA的最佳浓度比均为1∶4,且形成的稳定配合物构型分别为胆固醇-1AA、β-谷固醇-1AA及去氧胆酸-3AA。同时,以EDGMA为交联剂、AIBN为引发剂,采用沉淀聚合法成功合成了MIPs,傅立叶变换红外光谱(FTIR)分析结果显示MIPs制备良好。因此,此方法可用于对甾烷类化合物具有特异性选择能力的MIPs功能单体的筛选及其制备,并为深层—超深层烃源岩油源对比研究提供技术支持。

类风湿关节炎免疫特征基因及其与土茯苓黄酮类化合物的关系研究

目的基于Gene Expression Omnibus(GEO)数据集结合LASSO逻辑回归、ssGSEA和WGCNA等生物信息学及统计学方法,筛选与特定免疫细胞浸润相关的类风湿关节炎(RA)诊断标志物,并分析土茯苓黄酮类化合物与其结合情况。方法通过GEO数据库获取正常对照组和RA组基因芯片。利用R 4.3.0“WGCNA”软件包对数据集进行整合分析,识别其中的共表达模块信息,筛选出与RA密切相关的关键模块。基于R软件中“glmnet”包对差异表达基因进行LASSO回归分析,筛选RA的特征基因。受试者工作特征(ROC)曲线下的面积用来评估特征基因对RA的诊断价值。通过R中的“GSVA”、“limma”和“GSEABase”程序包对正常对照组和RA组的基因表达数据进行量化免疫细胞浸润分析。基于超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UHPLC-Q-Exactive/MS)技术鉴定土茯苓黄酮类化合物。通过分子对接技术分析黄酮类化合物与特征基因的结合情况。结果LASSO回归算法共筛选出5个特征基因(载脂蛋白D,含锌指和BTB域16,趋化因子C-C亚族受体5,基质金属蛋白酶-1和冠蛋白1A),5个特征基因的ROC曲线下面积均大于0.85,特征基因与多种免疫细胞呈正相关。通过UHPLC-Q-Exactive/MS鉴定出土茯苓黄酮类化合物共20个,其中Mulberrin和Neobavaisoflavone化合物与5个免疫特征基因均有较好的结合。结论土茯苓黄酮类化合物与RA免疫特征基因有较好的结合,能够为RA免疫调节治疗和早期诊断提供科学依据。

花生茎叶中黄酮类化合物的高速逆流色谱分离与助睡眠活性分析

开展花生茎叶中黄酮类化合物的高效分离与活性分析研究。采用高速逆流色谱技术进行分离纯化,并结合分子对接技术评价其助睡眠活性。筛选最佳溶剂体系为正己烷/乙酸乙酯/甲醇/水(5∶5∶2∶8,5∶5∶3∶7,5∶5∶5∶5,v/v),通过梯度洗脱分离得到两种化合物,经质谱和核磁结构鉴定为大豆苷元和芒柄花黄素。采用分子对接分析大豆苷元和芒柄花黄素对失眠相关的两种蛋白受体(GABRA1和FOS)均有较好的亲和力,相互作用力主要为氢键,两种化合物具有助睡眠的潜在活性。建立了花生茎叶中大豆苷元和芒柄花黄素的高速逆流色谱分离方法,采用分子对接证实两种化合物具有助睡眠的潜在活性,为花生茎叶中化学成分的分离及进一步开发助睡眠活性化合物提供了参考。