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杰出学者论坛
叶克强教授现为深圳先进科技大学生命与健康学院生物系系主任、讲座教授，曾任美国埃默里大学终身教授。叶教授是国际上公认的小分子化合物疗法开发领域的领军科学家，特别针对神经退行性疾病，主持的国家级和美国国立卫生研究院、美国癌症协会/基金会等资助项目，总研究经费超过3000万美元。发表论文240余篇，H指数69，引用超过16900次，多篇论文发表在Nature、Cell、Neuron、Nature Neuroscience、Nature Medicine、Nature Genetics、Nature Communications、PNAS等国际著名期刊，拥有13项发明专利。主要研究领域包括：1.神经退行性疾病的机制与早期诊断；2.神经退行性疾病新型小分子药物的开发与研究； 3. 药物筛选、化学合成、修饰、药物设计。
制药行业的产品
独特的特征：完全自然：纯天然原料，加上生物催化的过程：在整个过程中都使用了脂肪酶和必要的有机溶剂，例如丙酮和己烷等食品，例如丙酮和己烷，因此可以将产品视为天然产品的等效; 绝对没有残留物：尚未使用硫二酰氯，二氯化甲基二氯化，也没有使用N-二甲基甲酰胺。以及诸如蒸馏，中和和冲洗等过程均已避免。因此，没有化学危害和重金属的潜在残留物。保证的安全性：非常好的颜色，出色的纯度和极为延长的保质期。特别适合用作药物辅助药，可以直接用作营养剂的婴儿和成长儿童的抗氧化剂，也可以用作化妆品的活性成分。加强抗氧化功能：脂肪酶的高度区域选择性特异性确保我们产物的2和3-羟基是抗氧化剂的功能组，我们的产物是完全可用的。是因为酶促合成L-AP的抗氧化活性比化学合成L-AP高50％。
通过选择性修饰带有 2'-氟和锁定核酸的向导 RNA 来提高 CRISPR/Cas9 系统的稳定性和特异性
摘要：利用 CRISPR/Cas 系统组件的基因组编辑方法已广泛应用于分子生物学、基础医学和基因工程。一种有前途的方法是通过修改基于 CRISPR/Cas 的基因组编辑系统的组件来提高其效率和特异性。在这里，我们设计并化学合成了含有修饰核苷酸（2'-O-甲基、2'-氟、LNA — 锁定核酸）或在某些位置含有脱氧核糖核苷酸的向导 RNA（crRNA、tracrRNA 和 sgRNA）。我们比较了它们对核酸酶消化的抵抗力，并检查了由这些修饰向导 RNA 引导的 CRISPR/Cas9 系统的 DNA 切割效率。用 2'-氟修饰或 LNA 核苷酸替换核糖核苷酸增加了 crRNA 的寿命，而其他类型的修饰不会改变它们的核酸酶抗性。 crRNA 或 tracrRNA 的修饰可保持 CRISPR/Cas9 系统的有效性。否则，具有修饰 sgRNA 的 CRISPR/Cas9 系统会显著降低 DNA 切割有效性。2'-氟修饰 crRNA 的系统 DNA 切割动力学常数较高。crRNA 的 2'-修饰还可降低体外 dsDNA 切割的脱靶效应。
药物化学和化学生物学亮点
药物研发是一个漫长、昂贵且高风险的过程，其最终目标是发现新药来满足尚未满足的医疗需求。大多数上市药物都是低分子量（<600 Da）分子，通过化学合成生产：然而，生物制剂和新化学模式正在通过临床试验取得进展，这些新分子能够以独特的方式针对疾病。[1] 小分子通常可逆地与其生物靶标结合并调节其活性以达到治疗效果。小分子-酶复合物通常寿命较短，药物从体内消除后靶标活性会恢复。将化学反应部分（所谓的弹头）引入药物中可使抑制剂与靶蛋白形成共价键，从而永久阻断其功能，因此，在恢复靶标的生物功能之前，蛋白质的重新合成是必要的。与非共价相互作用相比，共价键明显更强，因此不可逆抑制剂与非共价药物相比具有更高的潜在效力。此外，在结合位点内针对独特的亲核氨基酸可以对其他类似蛋白质产生优异的选择性。[2]
关于源连接性和网络度量的可变性，源连接量和网络度量
图1 RNA干扰：将miRNA基因转录为原代miRNA（pri-miRNA），该基因由Drosha进一步处理以形成前miRNA。Exportin-5将前MIRNA转移到细胞质中，如果将其处理为成熟的miRNA。siRNA可以通过化学合成直接获得，并在载体或化学修饰的帮助下可以通过内吞作用到达细胞质。在细胞质中，成熟miRNA或siRNA的引导（反义）将组装到RNA诱导的沉默复合物（RISC）中。乘客（感官）链将被丢弃。成熟的RISC将通过与引导链配对找到目标mRNA序列。少于7个互补碱（种子区域）足以用于miRNA介导的RNAi，而siRNA诱导的沉默通常需要完全互补性。取决于触发分子（siRNA或miRNA），由于mRNA降解或转移到P体中，靶基因的翻译可能会被抑制。mRNA疗法：一旦通过适当的递送方法引入在细胞质中，经过改良的外源mRNA可以劫持细胞的核糖体，以转化为功能性蛋白质
食品包装增强生物塑料的最新进展
最近，大量开发了食品包装中的材料，方法和应用多样化，以寻找更多环保材料。然而，生物塑料的机械和障碍特性是商业实现扩展的主要障碍。包含不同填充剂的组成变化可以解决生物塑料的缺乏性能。本综述总结了各种强化填充剂及其对生物塑性发育的影响。在这篇评论中，我们首先讨论了生物塑料的状态及其在食品包装应用中的表现，其定义，优势和局限性。此外，已经对不同填充物和开发方法的概述进行了详尽的讨论。强调了增强生物塑料包装及其对食品质量和保质期的影响。在手稿结束时还讨论了增强生物塑料的环境问题，健康问题和未来观点。将不同的填充剂添加到生物塑料中可以改善物理，机械，障碍和活动性能，从而使所需的保护功能替代用于食品包装应用的常规塑料。可以将各种填充物（例如天然和化学合成）纳入生物塑料中，并且它们的整体特性在食品包装应用中显着改善。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
已发布版本的引用（APA）：Jiménez-Luna，J.，Grisoni，F.， Weskamp, N. 和 Schneider, G. (2021)。人工智能在药物发现中的应用：最新进展和未来展望。药物发现专家意见，16(9)，949-959。https://doi.org/10.1080 /17460441.2021.1909567
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。关于人工智能在药物发现中的应用的最初怀疑态度已开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。重点介绍了当前深度学习应用的优势和局限性，以及对用于药物发现的下一代人工智能的看法。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如消息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在人工智能药物发现的进步中发挥核心作用。
天然存在的螺旋抗菌肽的脂化作为药物设计的有前途的策略
摘要：在本文中，我们描述了抗菌特性的化学合成，初步评估和一组新型脂化衍生物的作用机制，这些衍生物是三种天然α-螺旋α-螺旋抗菌肽的作用，ll-i（ll-i ATRA-1（KRFKKFFKKLK-NH 2）。获得的结果表明，最终化合物的生物学特性均由脂肪酸的长度以及初始肽的结构和物理化学特性来定义。我们将C 8 –C 12的长度视为抗菌活性改善的最佳。然而，最活跃的类似物对角质形成细胞的细胞毒性相对较高，除了ATRA-1衍生物，对微生物细胞具有更高的选择性。ATRA-1衍生物对健康人角质形成细胞的细胞毒性相对较低，但针对人类乳腺癌细胞的细胞毒性高。考虑到ATRA-1类似物具有最高的正净电荷，可以假定此功能有助于细胞选择性。正如预期的那样，研究的脂蛋白肽表现出强烈的趋势，即自组装成纤维和/或细长和球形胶束，具有最少的细胞毒性ATRA-1衍生物，形成较小的组装。研究结果还证实了细菌细胞膜是研究化合物的靶标。
对从磷酸去除镉的工业过程的比较分析
通过湿过程生产磷酸，其中磷酸盐被矿物酸溶解，经常提供不可避免地包含几种杂质的产物。其中一些元素不利于酸在肥料或食品工业中的最终用途。在这些杂质中，人们可以找到镉的最终含量在肥料中的最终含量取决于原材料的类型和化学合成途径。因此，必须纯化湿磷酸（WPA）。本综述比较并分析了从WPA中去除镉的不同工业过程，从溶剂提取开始，这始终是该领域最广泛使用的技术，但是降水量，离子交换，吸附，浮选，甚至是最近可能成为相关替代方案的最新膜过程。比较了镉去除技术的效率，并讨论了它们的优势和局限性。本综述还提供了有关H 3 PO 4 /H 2 O系统的热力学建模的见解，并比较了当前模型预测热力学特性的能力，包括渗透系数和物种，以广泛的磷酸浓度。此外，还使用生命周期评估和可用成本数据来评估WPA产生的成本和环境影响，这表明热磷酸在经济和环境上仍然比纯化的WPA更繁重。