检索结果-内蒙古大学图书馆

天然产物研究与开发 2023年第9期35卷 1518-1527页

作者：江程方晒李远文吴伟东陈瑞云顾琼深圳技师学院深圳518116 中山大学药学院药物分子设计研究中心广州510006

为研究臭草(Ruta graveolens L.)地上部分的化学成分及其抗Epstein-Barr病毒(EBV)活性。本研究采用硅胶等柱色谱和制备液相色谱等手段对臭草地上部分的95%乙醇浸提物二氯甲烷萃取部位进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结... 详细信息

为研究臭草(Ruta graveolens L.)地上部分的化学成分及其抗Epstein-Barr病毒(EBV)活性。本研究采用硅胶等柱色谱和制备液相色谱等手段对臭草地上部分的95%乙醇浸提物二氯甲烷萃取部位进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结构进行鉴定,鉴定后化合物进行抗EBV活性测试。从臭草乙醇提取物二氯甲烷萃取部分离得到30个化合物,分别鉴定为山小柑碱(1)、2-羟基-3-异丙氧基-1,4-甲氧基-10-甲基吖啶酮(2)、芸香日酮(3)、1-羟基-3-甲氧基-N-甲基吖啶酮(4)、羟甲基吖啶酮环氧化物(5)、rutalinium(6)、(-)-日把里尼定(7)、ribalinium(8)、(+)-ribaline(9)、γ-fagarine(10)、香草木宁碱(11)、合帕洛平(12)、茵芋碱(13)、(-)-去乙酰基芸香苦素(14)、chalepensin(15)、(+)-芸香瑞亭(16)、花椒毒素(17)、补骨酯素(18)、佛手柑内酯(19)、7-preniloxicumarin(20)、异东莨菪素(21)、6-羟基香豆素(22)、东莨菪苷(23)、芸香灵(24)、芸香宁(25)、3-(3,4,5-三甲氧基苯基)-2-丙烯-1-醇(26)、moskachan D(27)、胡椒基丙酮(28)、芦丁(29)、1,3-disinapoyl-gentiobiose(30),其中化合物2、7、9、12、20、22、23、26、27、28、30为首次从该植物中获得。将30个化合物均测试其体外抗EBV活性,结果显示在30μmol/L浓度下,共有6个化合物抑制EB病毒裂解复制达到50%以上,其中化合物5、24,显示较好的抗EB病毒活性,IC 50分别为2.4μmol/L与4.8μmol/L,高于阳性对照组(右旋芸香苦素,IC 50=7.0μmol/L)。

关键词：臭草化学成分提取分离抗EB病毒活性

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黑面神乙酸乙酯部位化学成分研究

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天然产物研究与开发 2022年第6期34卷 987-995页

作者：江程顾琼深圳技师学院深圳518116 中山大学药学院药物分子设计研究中心广州510006

为研究黑面神(Breynia fruticosa)地上部分化学成分及其抗Epstein-Barr病毒(EBV)活性。本研究采用硅胶等柱色谱和制备液相色谱等手段对黑面神地上部分95%醇水提物乙酸乙酯萃取部位进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结构进... 详细信息

为研究黑面神(Breynia fruticosa)地上部分化学成分及其抗Epstein-Barr病毒(EBV)活性。本研究采用硅胶等柱色谱和制备液相色谱等手段对黑面神地上部分95%醇水提物乙酸乙酯萃取部位进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结构进行鉴定,鉴定后化合物进行抗EBV活性测试。从黑面神95%乙醇提取物乙酸乙酯萃取部分离得到24个化合物,分别鉴定为(-)-丁香树脂酚(1)、(+)-表丁香脂素(2)、(+)-丁香树脂酚(3)、(+)-(8′R,8R,7′S)-南烛木树脂酚(4)、(+)-5-甲氧基-异落叶松树脂酚(5)、表南烛木树脂酚(6)、burselignan(7)、(-)-异落叶松树脂酚(8)、(-)-(7S,7′S,8R,8′R)-3,3′,5,5′-tetramethoxy-7,7′-epoxylignane-4,4′,9,9′-tetraol(9)、(7S,7′R,8S,8′S)-3,3′-dimethoxy-7,7′-epoxylignane-4,4′,9,9′-tetraol(10)、(+)-大木姜子素(11)、1,2-methylene-dioxy-4-methoxy-secopterocarpan(12)、2-[4-(3-hydroxy-propyl)-2-methoxyphenoxy]-propane-1,3-diol(13)、shepherdine(14)、4-甲氧基异虎耳草素(15)、5-甲氧基异虎耳草素(16)、马尼拉二醇(17)、olean-12-ene-3β,22β-diol(18)、taxaxerol(19)、曼陀罗萜二醇(20)、二氢菜子甾醇(21)、β-谷甾醇(22)、(E)-6-methoxyl-decylcaffeate(23)、(8E,10Z,15E)-7-hydroxyoctadeca-8,10,15-trieno-icacid(24),化合物除了1、3、4、8、22外均为首次从该植物中获得。将24个化合物均测试其体外抗EBV活性,结果显示在30μmol/L浓度下,共有2个化合物抑制EB病毒裂解复制达到50%以上,其中化合物12、14抑制EB病毒裂解复制IC_(50);分别为16.4μmol/L与5.7μmol/L。

关键词：黑面神大戟科木脂素抗EBV活性

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黄苞大戟的化学成分研究

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中草药 2019年第7期50卷 1546-1550页

作者：江程顾琼徐峻中山大学药学院药物分子设计研究中心广东广州510006 暨南大学第二临床医学院深圳市人民医院龙华分院中心实验室广东深圳518120

目的研究黄苞大戟Euphorbia sikkimensis地上部分的化学成分。方法采用多种色谱技术对黄苞大戟地上部分的醇提物进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结构进行鉴定。结果从黄苞大戟95%乙醇提取物的醋酸乙酯萃取部分分离得到1... 详细信息

目的研究黄苞大戟Euphorbia sikkimensis地上部分的化学成分。方法采用多种色谱技术对黄苞大戟地上部分的醇提物进行分离纯化,并根据理化性质和谱学数据对化合物结构进行鉴定。结果从黄苞大戟95%乙醇提取物的醋酸乙酯萃取部分分离得到16个化合物,分别鉴定为9-epi-blumenol C(1)、blumenol A(2)、4-hydroxy-2,3-dimethyl-2-nonen-4-olide(3)、耳壳藻内脂(4)、硬骨霉素(5)、脱肠草素(6)、巨大戟醇(7)、樱花亭(8)、柚皮素(9)、木犀草素(10)、蒲公英萜酮(11)、黏霉酮(12)、叶绿醇(13)、9,12,15-亚麻油酸(14)、9,12-亚麻油酸(15)、α-棕榈精(16)。结论以上化合物除了9、14外均为首次从该植物中分离得到。

关键词：黄苞大戟硬骨霉素脱肠草素巨大戟醇樱花亭木犀草素

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化学基元组学与药物创新

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中国科学：化学 2013年第1期43卷 18-34页

作者：徐峻顾琼刘海波周家驹卜宪章黄志纾鲁桂李丁魏冬青王领古练权中山大学药学院药物分子设计研究中心中山大学人类病毒学研究所广州510006 中国医学科学院药用植物研究所北京100194 上海交通大学药学生命科学技术学院生物信息生物统计系上海200240

化学基元组学(chemomics)是与化学信息学、生物信息学、合成化学等学科相关的交叉学科.生物系统从内源性小分子(天然砌块)出发,通过酶催化的化学反应序列制造天然产物.生物系统通过化学反应和天然砌块向目标天然产物"砌入"一... 详细信息

化学基元组学(chemomics)是与化学信息学、生物信息学、合成化学等学科相关的交叉学科.生物系统从内源性小分子(天然砌块)出发,通过酶催化的化学反应序列制造天然产物.生物系统通过化学反应和天然砌块向目标天然产物"砌入"一组原子,这样的一组原子称为化学基元(chemoyl).化学基元组(chemome)是生物组织中所含有的化学基元的全体.化学基元组学研究各种化学基元的结构、组装与演化的基本规律.在生存压力和繁衍需求的驱动下,生物系统已经进化出有效手段来合成天然产物以应付环境的变化,并产生了丰富多彩的生物和化学多样性.近年来,人们意识到药物创新的瓶颈之一是药物筛选资源的日益枯竭.化学基元组学可以解决这个瓶颈问题,它通过揭示生物系统制备化学多样性的规律,发展仿生合成方法制备类天然化合物库(quasi natural product libraries)以供药物筛选.本文综述了化学基元组学的主要研究内容及其在药物创新各领域中的潜在应用.

关键词：化学基元组化学信息学生物信息学药物创新仿生合成

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应用深度学习算法发现肝X受体β亚型选择性激动剂

应用深度学习算法发现肝X受体β亚型选择性激动剂

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：严鑫徐峻中山大学药学院药物分子设计研究中心

肝X受体（liver X receptor,LXR）是人类和哺乳动物脂质平衡的关键调节因子,以组织依赖的方式控制参与胆固醇摄取、转运、排出和排泄1。一般认为LXR是治疗脂质代谢相关疾病的重要靶点。近年来,人们发现LXR有望成为治疗胶质母细胞瘤（gli... 详细信息

肝X受体（liver X receptor,LXR）是人类和哺乳动物脂质平衡的关键调节因子,以组织依赖的方式控制参与胆固醇摄取、转运、排出和排泄1。一般认为LXR是治疗脂质代谢相关疾病的重要靶点。近年来,人们发现LXR有望成为治疗胶质母细胞瘤（glioblastoma,GBM）的重要靶标2。LXR有α与β两个亚型,LXRα主要在肝脏表达,LXRβ则分布于各种器官组织。LXRα被激动会诱导SREBP-1c基因的转录表达,导致肝脏中甘油三酯的堆积,引起脂肪肝。为了避免副作用,β亚型选择性激动剂的设计成为LXR作为成功的抑制GBM药物靶点的关键技术。我们将基于循环神经网络与迁移学习的活性分子生成算法3与自注意力机制4相结合,建立了人工智能技术与虚拟-实体筛选平台结合的原创药物发现体系,首次发现靶向LXR?新机制的抗脑胶质瘤先导化合物（吡咯烷-吲哚螺环化合物通过激动LXR?诱导癌细胞凋亡）。（1）基于已知LXRβ激动剂结构与活性数据,运用深度学习算法,设计LXRβ选择性激动活性虚拟分子;（2）结合基于配体、受体及深度学习的药物虚拟筛选方法,对虚拟分子库进行LXRβ激动活性、选择性的评价;（3）合成命中的虚拟分子,并进行生物学活性验证,获得含有新骨架、具有抗胶质瘤活性的LXRβ选择性激动剂先导化合物。

关键词：深度学习自注意力机制药物发现 LXR

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药物分子设计方法学基本原理

药物分子设计方法学基本原理

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中国化学会第30届学术年会-第二十五分会：化学信息学与化学计量学

作者：徐峻中山大学药学院药物分子设计研究中心

本文首先介绍药物分子设计新理论——化学基元学。在此基础上,总结我们在超级计算与大数据挖掘技术支持下发展的新CADD理论和技术,包括:超算支持下的基于分子动力学的虚拟筛选方法（MDVS）,基于GPU的分子三维叠合并行算法gWEGA,面向系... 详细信息

本文首先介绍药物分子设计新理论——化学基元学。在此基础上,总结我们在超级计算与大数据挖掘技术支持下发展的新CADD理论和技术,包括:超算支持下的基于分子动力学的虚拟筛选方法（MDVS）,基于GPU的分子三维叠合并行算法gWEGA,面向系统性疾病治疗药物设计的药理网络、分子活性构象预测的各种技术、贝叶斯算法在生物化学大数据挖掘中的应用、三维药效团-受体映射图——3DQSAR模型与解析的新方法。

关键词：计算机辅助药物设计超级计算大数据化学基元学

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从基因组学到化学基元组学

从基因组学到化学基元组学

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中国化学会第28届学术年会

作者：徐峻中山大学药学院药物分子设计研究中心

2009年9月,美国国家研究理事会发布了《二十一世纪的新生物学:确保美国引领即将到来的生物学革命》报告1。报告阐述了新生物学的概念,提出整合生物学各分支学科及相关学科,将生物学家、物理学家、化学家、计算机科学家、工程师以及数学... 详细信息

2009年9月,美国国家研究理事会发布了《二十一世纪的新生物学:确保美国引领即将到来的生物学革命》报告1。报告阐述了新生物学的概念,提出整合生物学各分支学科及相关学科,将生物学家、物理学家、化学家、计算机科学家、工程师以及数学家联合成一个研究团队,解决日益复杂的科学和社会问题。人类

关键词：基因组学化学基元组学类天然产物化学多样性药物筛选化学基元

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计算化学在药物分子设计中的进展和展望

计算化学在药物分子设计中的进展和展望

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第十一届全国计算（机）化学学术会议

作者：徐峻中山大学药学院药物分子设计研究中心

上世纪80年代,人类社会发生了第三次产业革命,世界进入了信息时代。合成化学发展到高通量的组合化学,生物学筛选发展到超高通量筛选。人类基因组测序从上亿元的代价降低到上百元的代价。传统的计算机CPU速度的摩尔(Moore)定律受到GPU的... 详细信息

上世纪80年代,人类社会发生了第三次产业革命,世界进入了信息时代。合成化学发展到高通量的组合化学,生物学筛选发展到超高通量筛选。人类基因组测序从上亿元的代价降低到上百元的代价。传统的计算机CPU速度的摩尔(Moore)定律受到GPU的颠覆,并行计算向个人化发展,计算资源向"云"化发展,生命科学向系统化发展。一场新的产业革命即将开始,生物时代到来。在这个大背景下,计算化学将迎来一个空前的机遇,从最初的化学信息处理、结构/谱图解析、合成设计,向化学信息学、各种组学等新兴学科方向渗透和发展。在药物分子设计领域,计算化学已经成为必不可少的创新工具。本文概述计算化学在药物分子设计中的进展,讨论计算化学在药物分子设计研究领域中面临的新问题,和解决问题的新思路。

关键词：分子设计

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图论和AI算法在药物发现中的应用

图论和AI算法在药物发现中的应用

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2019中国化学会第十五届全国计算（机）化学学术会议

作者：徐峻严鑫周晖皓顾琼中山大学药学院药物分子设计研究中心

如果药物分子被视为分子机器/器件,药物设计学需要回答下述基本问题:如何将分子划分成子结构单元?从子结构单元如何组装成分子?如何预测/评价分子的活性/性质。为了解决这些问题,在已有的图论算法工作基础上(如分子图识别算法GMA,分子... 详细信息

如果药物分子被视为分子机器/器件,药物设计学需要回答下述基本问题:如何将分子划分成子结构单元?从子结构单元如何组装成分子?如何预测/评价分子的活性/性质。为了解决这些问题,在已有的图论算法工作基础上(如分子图识别算法GMA,分子图簇分析算法SCA,分子类药指数算法DLI,原子中心片段方法ACF等),我们发展了一系列新的图论算法:如,从分子库中导出高频子结构的从头计算算法DSGA、3D分子叠合算法GSA、专注局部子结构特征的3D子结构相似度算法LSA、基于规则和靶标的药物分子组装方法、规则嵌入的朴素贝叶斯学习算法。近来,我们将句法模式识别、自专注学习机制与深度学习算法结合,提出预测关键子结构与活性之间关系的新方法、预测了点击化学反应的可行性。在这些算法的支持下,我们提出基于化学基元的药物分子设计方法学,建立了人工智能技术与虚拟-实体筛选平台结合的原创药物发现体系。该体系将药物分子设计、天然产物化学、药物化学、结构生物学、药物筛选与药理研究能力整合起来,加快了原创药物发现的进程。在这个原创药物发现体系的支持下,我们首次发现靶向RANK-RANKL的抗骨质疏松小分子先导化合物(以前的RANK-RANKL抑制剂是抗体大分子,有免疫副作用)、靶向LXRb新机制(首次发现吡咯烷-吲哚螺环化合物通过激动LXRb诱导癌细胞凋亡)的抗脑胶质瘤先导化合物。这些药物的先导化合物已经成功转让,进入临床前研究阶段。

关键词：图论算法人工智能药物设计学深度学习

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双向长短期记忆循环网络模型预测小分子与受体共价结合

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化学研究与应用 2021年第9期33卷 1793-1799页

作者：胡立钊严鑫文畅徐峻五邑大学生物科技与大健康学院广东江门529020 中山大学药学院药物分子设计研究中心(RCDD) 广东广州510006

预测小分子与蛋白质的共价结合对基于共价结合的药物筛选十分重要。目前基于结构的虚拟筛选工具主要面向药物和靶标的非共价对接。本文在前期研究的基础上,用深度学习技术中的双向长短期记忆循环网络方法和自注意机制,根据实验数据,预... 详细信息

预测小分子与蛋白质的共价结合对基于共价结合的药物筛选十分重要。目前基于结构的虚拟筛选工具主要面向药物和靶标的非共价对接。本文在前期研究的基础上,用深度学习技术中的双向长短期记忆循环网络方法和自注意机制,根据实验数据,预测小分子与蛋白质的共价结合能力。蛋白质与小分子配体共价结合主要有半胱氨酸或丝氨酸结合类型。半胱氨酸共价结合类型的数据量较大,本文主要预测半胱氨酸类型的共价结合。与传统的机器学习模型,如随机森林,逻辑回归,支持向量机模型相比,该深度学习模型的预测能力有显著的改进。

关键词：深度学习自注意机制共价结合预测药物虚拟筛选

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