导读:本文包含了虚拟筛选论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分子,抑制剂,药物,药效,花青素,激酶,病毒。
虚拟筛选论文文献综述
梅素音,许宗仁,侯胜平[1]（2019）在《芳香烃受体(AhR)激活剂的虚拟筛选及治疗葡萄膜炎的实验研究》一文中研究指出目的葡萄膜炎是一种严重危害视力的疾病,既往研究发现芳香烃受体(AhR)在葡萄膜炎的发病过程中发挥重要作用。该实验拟通过虚拟筛选发现芳香烃受体新的激活剂,并通过体内研究阐明其在葡萄膜炎治疗中的作用。方法通过虚拟筛选,选择药物信息,并进行蛋白和配体的准备。准备好靶点蛋白后运用分子对接技术筛选出最优的小分子化合物(Z425228478)。选择雌性C57BL/6J小鼠并诱导实验性自身免疫性葡萄膜炎模型,将造模后的小鼠随机分为对照组和实验组。选取虚拟筛选排名第一的化合物对EAU模型进行治疗并标记为实验组,检测治疗后炎症程度的变化情况。结果与对照组相比,实验组中小鼠体内AhR的表达量明显升高,且病理评分较对照组明显降低。该实验还发现EAU模型鼠经AhR激动剂-Z425228478处理后,其血视网膜屏障可被显着修复,另外Th1及Th17细胞的比例显着降低。结论 AhR的激动剂可以降低EAU模型的炎症程度。(本文来源于《免疫学杂志》期刊2019年12期）
尚佳锌[2]（2019）在《计算机辅助药物设计在治疗老年痴呆药物虚拟筛选的应用研究》一文中研究指出计算机辅辅助药物设计是计算机技术发展滞后新兴的一种药物设计方法,通过计算机庞大的检索功能可以有效提高药物设计和药物开发效率,这为攻克各类临床难题提供了新的思路。本文主要对计算机辅助药物设计在老年痴呆药物虚拟筛选中应用的相关问题进行浅析。(本文来源于《名医》期刊2019年11期）
王存新,许先进[3]（2019）在《基于分子对接的反向虚拟筛选方法》一文中研究指出基于分子对接的反向虚拟筛选方法在药物靶点确定、老药新用以及药物副作用/毒理研究领域具有重要的应用前景,吸引了药物发现领域研究人员的广泛关注.首先对分子对接方法和蛋白质数据库进行细致的介绍,然后列举目前可以用于反向虚拟筛选的网络服务器,并列举该方法在药物设计领域的一些具体应用,最后对该方法目前所存在的问题进行讨论.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年11期）
张倩,陈恬,李祖锐,潘渠,曹康[4]（2019）在《抗EV713C蛋白酶活性中草药单体的虚拟筛选》一文中研究指出目的通过虚拟筛选寻找抑制肠道病毒71型(EV71)3C蛋白酶活性的中药单体化合物。方法从TCM Database@Taiwan数据库下载抗病毒中药的1998个化合物作为筛选对象,以EV71 3C蛋白酶为药物靶点,利用Auto Dock Vina进行分子对接,模拟中草药单体与EV71 3C蛋白酶的结合,根据结合自由能大小对中药单体进行排序;使用Discovery Studio2018 Visualizer对得分≤-37.673 kJ/mol的中草药单体与EV71 3C蛋白酶进行相互作用分析,观察其结合模式。结果虚拟筛选得到2个与EV71 3C蛋白酶结合较好的中药单体,分别是原花青素B5(procyanidin B5)和1,2,3,6-四-O-没食子酰基-β-D-葡萄糖(1,2,3,6-tetra-O-galloyl-β-D-glucose)。结论从传统中药中筛选出抗EV71 3C蛋白酶的候选中药单体,为体外抗EV71实验研究提供参考。(本文来源于《中草药》期刊2019年18期）
郑丹娜,孙砚辉,伍志学,张韧,吴绍锋[5]（2019）在《基于氧化苦参碱相似化合物的UQCRB抑制剂的虚拟筛选》一文中研究指出目的通过构建辅酶Q-细胞色素C还原酶结合蛋白(UQCRB)小分子抑制剂的药效团模型,对相似的氧化苦参碱化合物库进行虚拟筛选,寻找出UQCRB小分子抑制剂,为抗肿瘤药物的筛选奠定基础。方法使用Discovery Studio 2.5软件进行药效团模型的构建。首先使用具有活性预测能力的Hypogen算法构建出UQCRB小分子抑制剂药效团模型,再运用Ligand Profiler模块验证药效团模型,应用筛选出来的最佳药效团模型对氧化苦参碱相似化合物数据库进行虚拟筛选,再进行分子对接验证以及ADMET预测。结果应用Hypogen算法成功构建了具有最佳的活性和非活性分子识别能力的药效团模型,并筛选出了9个具有潜在活性的氧化苦参碱相似化合物。结论本研究为发现UQCRB小分子抑制剂提供了新思路。(本文来源于《中药新药与临床药理》期刊2019年09期）
黎玉梅,孔研,于大永,宋昱,唐川[6]（2019）在《eEF2K蛋白同源模建及其抑制剂小分子的虚拟筛选研究》一文中研究指出目的:筛选潜在的真核生物延伸因子2激酶(eEF2K)抑制剂小分子,为eEF2K抑制剂的设计和研发提供参考。方法:采用同源模建技术构建eEF2K蛋白晶体结构模型,并进行Loop优化和分子动力学优化,借助SAVES在线服务器从Verify_3D、EERAT和拉氏图等3个方面对上述模型进行评估。收集55个eEF2K抑制剂小分子,使用InsightⅡ软件以其中的28个(编号为奇数,设为训练集)为基础构建具有活性预测能力的Hypogen药效团模型,以另外27个(编号为偶数,设为测试集)进行验证,通过拟合活性[即半数抑制浓度的负对数(p IC50)]预测值与真实值并借助Ligand profiler热图筛选最优药效团模型。结合上述药效团模型和Lipinski五规则、分子对接方法进行eEF2K抑制剂小分子的虚拟筛选。结果与结论:所建eEF2K蛋白晶体结构模型的整体质量因素得分为93.697,其中83.33%的氨基酸Verify_3D得分≥0.2,且位于不允许区的氨基酸占氨基酸总数的1.7%,其氨基酸构象及骨架结构合理,模型可靠性高。共构建了9个具有活性预测功能的Hypogen药效团模型(02～10号),其中03号药效团模型包含2个氢键受体和2个共轭芳香环,可更好地区分活性及非活性分子,其pIC_(50)预测值与真实值拟合最好(相关系数为0.665 3),具有较好的预测能力和较高的可靠性。通过虚拟筛选最终获得9个潜在的eEF2K抑制剂小分子(pIC_(50)预测值为1.074～1.185,分子与蛋白相互作用的Dcoking-score得分为-9.730～-7.467),其中Pro268、Asp267、Gln171、Phe121、Glu212可能是e EF2K抑制剂与靶点蛋白相互作用的关键氨基酸,作用方式包括氢键、盐桥、疏水等。上述分子有望成为e EF2K抑制剂研发的先导化合物。(本文来源于《中国药房》期刊2019年16期）
曾志平[7]（2019）在《以寨卡病毒NS3解旋酶为靶点的海洋天然产物库的虚拟筛选与成药性评价》一文中研究指出寨卡病毒病自2015年在巴西等南美洲国家爆发后,已成为影响全球公共卫生的重大问题,但至今仍无可用于治疗该病的获批特效药.运用基于结构的药物虚拟筛选技术,以寨卡病毒NS3解旋酶的2个最新报道的结合位点为口袋,通过海洋天然产物库进行分子对接,初步得到divanchrobactin、bromophenol、2-hydroxy-1′-methylzeatin、garveatin E、aromatic polyketides、dimeric terrestrols等10个化合物,它们能很好地靶向寨卡病毒NS3解旋酶,从而可能成为对寨卡病毒病具有潜在治疗作用的海洋天然产物.同时,利用薛定谔软件套装中的ADMET预测模块对结合较好的化合物展开初步的成药性评价,发现除Divanchrobactin有较严重的成药性问题外,其他化合物均满足药物开发的基本要求,这为后期的实验研究提供了理论基础.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王洁雪,李瑶,杨敏,王琪慧,邓国伟[8]（2019）在《基于机器学习方法虚拟筛选Syk的抑制剂》一文中研究指出脾酪氨酸激酶(Syk)是一种细胞内的酪氨酸激酶细胞质受体,在类风湿性关节炎(RA)的发病过程中起着至关重要的作用。筛选Syk抑制剂对RA的治疗有着重要的意义。采用C4.5决策树与随机森林(RF)两种机器学习方法分别对Syk抑制剂与非抑制剂建立模型,经过对比,RF具有更好的预测精度。采用RF模型对Syk抑制剂进行虚拟筛选,从ZINC数据库筛选得到潜在的Syk抑制剂分子。研究结果表明,机器学习方法对于虚拟筛选和发现潜在的Syk抑制剂十分有效。(本文来源于《化学研究与应用》期刊2019年07期）
王铁宁,杨帆,于双双,高晟,吴龙涛[9]（2019）在《基于任务器材保障的虚拟仓库DC成员筛选》一文中研究指出军事虚拟仓库作为未来基于任务器材保障的主要模式,必须对其加盟成员进行严格、科学的选择。对拟加入的地方配送中心(DC)核心能力进行判别,结合任务成功性、保障安全性、成员互斥性及运输准确性,以最小化总成本为目标,建立虚拟仓库对地方配送中心的筛选模型,采用SOFM及量子遗传算法进行求解,最后,通过算例分析验证了该模型的可靠性。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2019年07期）
倪文娟,俞松林,张莉华,刘福和,崔明超[10]（2019）在《茯苓叁萜类成分利水作用的虚拟筛选》一文中研究指出目的探讨茯苓叁萜类利水成分的虚拟筛选技术。方法选取39种茯苓叁萜类成分作为配体,选取3种水通道蛋白AQP1,4,5作为靶蛋白,采用PyRx0.8软件autodock vina模块进行筛选。结果在39个茯苓叁萜化合物中,去氢松香酸甲酯分别与AQP1,4,5结合的活性较强。结论去氢松香酸甲酯可能是茯苓利水健脾的活性物质。(本文来源于《中国药业》期刊2019年11期）
虚拟筛选论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
计算机辅辅助药物设计是计算机技术发展滞后新兴的一种药物设计方法,通过计算机庞大的检索功能可以有效提高药物设计和药物开发效率,这为攻克各类临床难题提供了新的思路。本文主要对计算机辅助药物设计在老年痴呆药物虚拟筛选中应用的相关问题进行浅析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
虚拟筛选论文参考文献
[1].梅素音,许宗仁,侯胜平.芳香烃受体(AhR)激活剂的虚拟筛选及治疗葡萄膜炎的实验研究[J].免疫学杂志.2019
[2].尚佳锌.计算机辅助药物设计在治疗老年痴呆药物虚拟筛选的应用研究[J].名医.2019
[3].王存新,许先进.基于分子对接的反向虚拟筛选方法[J].北京工业大学学报.2019
[4].张倩,陈恬,李祖锐,潘渠,曹康.抗EV713C蛋白酶活性中草药单体的虚拟筛选[J].中草药.2019
[5].郑丹娜,孙砚辉,伍志学,张韧,吴绍锋.基于氧化苦参碱相似化合物的UQCRB抑制剂的虚拟筛选[J].中药新药与临床药理.2019
[6].黎玉梅,孔研,于大永,宋昱,唐川.eEF2K蛋白同源模建及其抑制剂小分子的虚拟筛选研究[J].中国药房.2019
[7].曾志平.以寨卡病毒NS3解旋酶为靶点的海洋天然产物库的虚拟筛选与成药性评价[J].厦门大学学报(自然科学版).2019
[8].王洁雪,李瑶,杨敏,王琪慧,邓国伟.基于机器学习方法虚拟筛选Syk的抑制剂[J].化学研究与应用.2019
[9].王铁宁,杨帆,于双双,高晟,吴龙涛.基于任务器材保障的虚拟仓库DC成员筛选[J].火力与指挥控制.2019
[10].倪文娟,俞松林,张莉华,刘福和,崔明超.茯苓叁萜类成分利水作用的虚拟筛选[J].中国药业.2019
论文知识图
