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白介素-1β转化酶抑制剂的高通量筛选
被引量：
2
1
作者
苏培瑜
杨更亮
+2 位作者
张华
路新华
李韶菁
《中国抗生素杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期346-350,共5页
目的筛选具有白介素-1β转化酶(ICE)抑制活性的化合物。方法通过体外克隆ICE原酶全长基因、质粒原核表达及蛋白纯化等方式,应用酶与特异性底物的荧光反应,建立ICE抑制剂高通量筛选平台;通过紫外、质谱及核磁等理化数据分析对所筛选的化...
目的筛选具有白介素-1β转化酶(ICE)抑制活性的化合物。方法通过体外克隆ICE原酶全长基因、质粒原核表达及蛋白纯化等方式,应用酶与特异性底物的荧光反应,建立ICE抑制剂高通量筛选平台;通过紫外、质谱及核磁等理化数据分析对所筛选的化合物进行结构鉴定,同时进行了初步的药理毒理学活性验证。结果筛选得到1种具有较强ICE抑制活性的化合物LX1986,该化合物与已知化合物棕曲菌素D(Aspochalasin D)结构相同。结论 LX1986为活性较强的微生物来源ICE抑制剂,其抑制活性为首次报道。
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关键词
白介素-1β转化酶
白介素-1β转化酶
抑制剂
高通量筛选
纯化
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职称材料
支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用
被引量：
4
2
作者
杨晔
张燕玲
乔延江
《世界科学技术-中医药现代化》
2009年第6期783-788,共6页
以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-St...
以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-Stone方法选择训练集和测试集。分别采用支持向量机、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等机器学习方法建立分类预测模型并使用Catalyst/HipHop系统建立药效团模型。结果表明支持向量机优于其他分类模型,正、负样本的预测正确率均达到100%。最优药效团模型具有5个特征:2个疏水基团、2个脂性氢键受体、1个氢键给体;以此药效团进行中药数据库筛选得到384个候选白介素-1β转化酶抑制剂。利用支持向量机建立的分类预测模型对候选化合物的活性进行了预测,其中高活性化合物占96.6%,表明白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型较准确地反映了高活性化合物的公共特征。该模型的建立有助于从中草药筛选新型白介素-1β转化酶抑制剂。
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关键词
白介素-1β转化酶
抑制剂
分子描述符
支持向量机
药效团HipHop
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职称材料
题名
白介素-1β转化酶抑制剂的高通量筛选
被引量：
2
1
作者
苏培瑜
杨更亮
张华
路新华
李韶菁
机构
河北大学药学院
华北制药集团新药研发公司微生物药物国家工程研究中心
中国中医科学院中药研究所
出处
《中国抗生素杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第5期346-350,共5页
基金
国家自然科学基金项目(编号:30901976)
文摘
目的筛选具有白介素-1β转化酶(ICE)抑制活性的化合物。方法通过体外克隆ICE原酶全长基因、质粒原核表达及蛋白纯化等方式,应用酶与特异性底物的荧光反应,建立ICE抑制剂高通量筛选平台;通过紫外、质谱及核磁等理化数据分析对所筛选的化合物进行结构鉴定,同时进行了初步的药理毒理学活性验证。结果筛选得到1种具有较强ICE抑制活性的化合物LX1986,该化合物与已知化合物棕曲菌素D(Aspochalasin D)结构相同。结论 LX1986为活性较强的微生物来源ICE抑制剂,其抑制活性为首次报道。
关键词
白介素-1β转化酶
白介素-1β转化酶
抑制剂
高通量筛选
纯化
Keywords
ICE
ICE inhibitor
HTS
Purification
分类号
R965.1 [医药卫生—药理学]
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职称材料
题名
支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用
被引量：
4
2
作者
杨晔
张燕玲
乔延江
机构
北京中医药大学中药学院
出处
《世界科学技术-中医药现代化》
2009年第6期783-788,共6页
基金
科技部国家"973"计划(2005CB523401):组分配伍与饮片配伍的相关性研究
负责人:郑虎占
+3 种基金
国家"973"计划(2006CB504703):寒热药性的内在规律及共同属性研究
负责人:乔延江
中医药行业科研专项(200707010):针对病毒性疾病的中药活性发现关键技术研究
负责人:朱晓新
文摘
以24个作用于人体外围血单核细胞药理模型的白介素-1β转化酶抑制剂作为研究对象,计算了其表征分子的拓扑、电子、几何结构等物理化学性质的1209个分子描述符,用CfsSubsetEval评价方法和BestFirst-D1-N5搜索方法筛选描述符,用Kennard-Stone方法选择训练集和测试集。分别采用支持向量机、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络等机器学习方法建立分类预测模型并使用Catalyst/HipHop系统建立药效团模型。结果表明支持向量机优于其他分类模型,正、负样本的预测正确率均达到100%。最优药效团模型具有5个特征:2个疏水基团、2个脂性氢键受体、1个氢键给体;以此药效团进行中药数据库筛选得到384个候选白介素-1β转化酶抑制剂。利用支持向量机建立的分类预测模型对候选化合物的活性进行了预测,其中高活性化合物占96.6%,表明白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型较准确地反映了高活性化合物的公共特征。该模型的建立有助于从中草药筛选新型白介素-1β转化酶抑制剂。
关键词
白介素-1β转化酶
抑制剂
分子描述符
支持向量机
药效团HipHop
Keywords
ICE inhibitors
Molecular descriptor
Support Vector Machine
Pharmacophore
HipHop
分类号
R657.51 [医药卫生—外科学]
R914.2 [医药卫生—药物化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
白介素-1β转化酶抑制剂的高通量筛选
苏培瑜
杨更亮
张华
路新华
李韶菁
《中国抗生素杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
支持向量机在构建白介素-1β转化酶抑制剂药效团模型中的应用
杨晔
张燕玲
乔延江
《世界科学技术-中医药现代化》
2009
4
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职称材料
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