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NIH推动妇女健康
基本编辑工具具有多样化的编辑范围和最小化的RNA脱离目标活动，需要广泛的应用程序。然而，当前的链球菌CAS9（SPCAS9）基于腺嘌呤碱基编辑器（ABES），具有最小的RNA脱离靶向活动的活动表现出具有效率编辑活动在位置4-8的效率编辑活动的结束编辑范围。在这里，使用SPCAS9内部的域插入程序和TADA变体组合不同的域插入Pro填充域，可以识别具有多样化的编辑范围和降低RNA非目标活性的功能性ABE变体。这项研究显示的ABE变体范围缩小，扩展或移动的编辑范围，跨质探索者位置有效的编辑活动2-16。与脱氨酶工程结合使用时，ABE变体的RNA非目标活动将进一步最小化。因此，域插入程序提供了一个框架来改善和扩展ABE工具包，其与ABE工程的其他策略相结合，将来值得进行全面的探索。
经生物信息学和分子对接分析筛选出Dhea和2-14,15-Eg对胆管癌有疗效
胆管癌 (CCA) 是一种罕见的腺癌，起源于胆管上皮细胞，常表现为局部晚期或转移性病变，预后极差 [1]。根据病理结构的位置，可分为三型：肝内胆管癌 (iCCA)、肝门部胆管癌 (pCCA) 和远端胆管癌 (dCCA) [2]。目前胆管癌的首选治疗方法是手术切除，但该方法仅适用于早期。对于不适合手术的中晚期患者，一般选择局部区域治疗、化放疗和靶向药物治疗 [3]。但即使采用综合治疗，治疗效果也不令人满意。3 期和 4 期胆管癌的 5 年总生存率分别为 10% 和 0% [4]。此外，由于发病率上升，胆管癌死亡人数累计增加了39%，男性死亡率（1.9/100 000）高于女性死亡率（1.5/100 000）[5]。近年来，生物信息学和微阵列方法在复杂疾病的多基因或蛋白质探索和分析中变得越来越有效[6]。通过应用相应的生物信息学算法，这些方法可以识别疾病的核心驱动基因和异常调控通路，有助于研究人员系统、准确、有效地揭示治疗的分子靶点，为肿瘤的发生发展提供理论依据。分子对接是一种成熟的基于计算机结构的方法，广泛应用于药物研发[7]。虚拟筛选是一种具有多种可用工具的计算技术[8]，通过分子对接可以从数百万个分子中筛选出具有药物特性的活性化合物。因此，虚拟筛选和分子对接是合理药物设计和药物化学中广泛实用的方法[9，10]。例如，针对胆管癌中潜在的驱动基因畸变，已经开发了几种治疗晚期疾病的新药，包括FGFR抑制剂和IDH抑制剂[11]。在本研究中，我们利用生物信息学和虚拟筛选方法相结合，筛选出可以结合特定靶点的药物，以促进胆管癌药物的研究和开发。此外，该方法已被证明是有效的，并有助于治疗其他疾病，如骨肉瘤和胶质母细胞瘤[12，13]。本研究从基因表达综合数据库中下载了3个涉及CCA的mRNA微阵列数据集（GSE132305、GSE89749和GSE45001），并通过比较CCA和正常组织的基因表达谱来分析这些数据集以识别差异表达基因（DEG）。然后，使用Venn分析筛选出相互的DEG。通过基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析，研究CCA的生物学功能和信号通路改变。进行PPI网络构建，识别枢纽基因。接下来，利用虚拟筛选、分子对接等一系列结构生物学方法，筛选和识别对MYC有潜在抑制作用的先导化合物。此外，我们的研究还预测了CCA在体内的吸收、分布、代谢和功能。
GPU 加速药物研发与 Summit 超级计算机对接：移植、优化和应用于 COVID-19 研究
蛋白质-配体对接是一种计算机模拟工具，用于在药物发现活动中筛选潜在药物化合物与给定蛋白质受体结合的能力。实验性药物筛选成本高昂且耗时，因此需要以高通量的方式进行大规模对接计算以缩小实验搜索空间。现有的计算对接工具中很少有考虑到高性能计算而设计的。因此，通过优化最大限度地利用领先级计算设施提供的高性能计算资源，可以使这些设施用于药物发现。在这里，我们介绍了 AutoDock-GPU 程序在 Summit 超级计算机上的移植、优化和验证，以及它在针对导致当前 COVID-19 大流行的 SARS-CoV-2 病毒蛋白的初步化合物筛选工作中的应用。1
抗菌，DNA光裂解和新准备的基于Schiff的大环复合物
抽象的简介和目标。目前，几种微生物疾病是突出的，并且在全球范围内引起关注。这项研究的目的是检查新合成的四元大环络合物对不同性菌株的抗菌潜力。大环脚手架因其独特的特性和靶向各种微生物的能力而引起了一种生物活性超分子化学的关注。因此，本研究的目的是开发一系列具有生物活性的基于金属金属的大环。材料和方法。通过模板方法合成所有大环化合物，并通过摩尔电导，元素研究以及光谱和磁研究验证。通过服用氨苄青霉素作为标准参考药物，评估了所有金属复合物的抗菌活性（MTCC 739）和金黄色葡萄球菌（MTCC 731）细菌菌株的抗菌活性。DNA光电分析电位。结果。结果揭示了通过金属的四氮键捕获而形成了新型大环复合物。铜的复合物具有针对金黄色葡萄球菌的强大潜力，因为铜和镍都显示出良好的DNA光裂解电位。结论。这些发现认可这些大环脚手架的生物医学相关性，这表明在靶向药物输送和潜在的临床应用中进一步进行了进一步的途径。构建的八面体几何形状增强了我们对它们结构方面的理解。关键字。这项研究为该领域做出了实质性的贡献，为晚期抗菌设计和应用的未来研究奠定了基础。抗细菌，DFT，DNA光裂，分子对接，模板方法
在2型糖尿病的植物化学物质的硅分子对接中：网络药理学方法
iabetes mellitus是一种内分泌疾病。2型糖尿病被定义为碳水化合物，脂质和蛋白质的代谢缺陷，原因是胰岛素产生降低或胰岛素耐药性增加或两者的组合（1）。在2022年，根据国际糖尿病联合会（IDF）（https://idf.org/），5.37亿和9000万人分别在全球和东南亚患有糖尿病。在9000万个人中，有7,740万是印第安人，预计到2045年将超过1.34亿。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。 根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。 T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。 因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。 必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。根据IDF，印度人口中糖尿病的发生百分比为8.9。根据世界卫生组织（WHO）数据，印度所有死亡的2％是由于糖尿病及其复杂的临床意义引起的，例如视网膜病，神经病，肾病，心血管疾病和皮肤疾病（https://wwww.who.int/）。T2DM具有复杂的病理生理过程，涉及各种因素的一致作用，从而导致疾病发展（2）。因此，靶向T2DM途径中多种蛋白质很重要。必须在多野兽方法（3）中确定疾病不同途径中的高度互动蛋白。
新型双氯芬酸衍生物作为抗菌剂的合成，生物学评估和分子对接研究
在近年来，由于其exceptiational生物学活性，对双氯芬酸衍生物的合成的兴趣增加了。我们在这里通过简单的合成程序提出了一些新型双氯芬酸衍生物的合成，其中碳水化合物化合物1用氯乙烷在二恶烷中产生了化合物2。氯乙酰氢氮杂化合物2进一步对使用不同的亲核试剂进行亲核取代反应，例如：氢氮水合物，硫代硫代 - 巴齐德和P-氨基苯甲苯甲酰胺分别给予相应的衍生物3-5。更重要的是，羟基林化合物3与活性氢种的反应，例如：乙酰乙酸乙酸乙酯和乙酰丙酮在重新流动的乙醇中提供了相应的吡唑酮衍生物6和7。此外，先前报道的双氯芬酸酯8与1,2-二氨基乙烷的反应给出了氨基衍生物9。最后，后一种化合物与苯甲醛中的缩合反应提供了相应的Schiff的碱化合物10，而在二Xan中含有氯乙酰氯的酰化产生了11。不同的光谱（IR，NMR和质量）和元素分析技术用于探索合成化合物的结构。对所有合成化合物的体外抗菌活性进行了测试，以针对不同的细菌菌株表现出满意的结果，并进行了分子对接研究以研究作用方式。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
利用榄仁树的植物化合物对心血管疾病相关蛋白质进行对接研究
序号 化合物/药物 分子式 化合物 ID 1 阿朱尼汀 C 36 H 58 O 10 3052779 2 阿朱酸 C 30 H 48 O 5 15385516 3 阿朱醇酸 C 30 H 48 O 5 73641 4 阿朱酮 C 19 H 20 O 6 14034821 5 阿朱皂苷 C 30 H 48 O 6 12444386 6 β-谷甾醇 C 29 H 50 O, 222284 7 木麻黄苷 C 41 H 28 O 26, 13834145 8 鞣花酸 C 14 H 6 O 8 5281855 9 没食子酸乙酯 C 9 H 10 O 5 13250 10 没食子酸酸 C 7 H 6 O 5 370 11 木犀草素 C 15 H 10 O 6 5280445 12 槲皮素 C 15 H 10 O 7, 5280343 13 苦素酸 C 30 H 48 O 4 355369274 14 儿茶素 C 15 H 14 O 6, 73160 15 芦丁 C 27 H 30 O 16, 5280805 16 山奈酚 C 15 H 10 O 6, 5280863 17 白花青素 C 15 H 14 O 7, 71629 18 3-O-甲基鞣花酸 3'-鼠李糖苷
重新利用 COVID-19 疗法：通过机器学习和对接快速预测市售药物
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 4 月 7 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.05.20054254 doi：medRxiv preprint
利用分子对接靶向 Mpro 和 ACE2 进行针对 COVID-19 的天然化合物计算机筛选
摘要。– 目的：目前，冠状病毒 COVID-19 正在全球范围内迅速传播，由于市场上没有有效的疫苗或药物，其控制非常困难。这种病毒可以感染动物和人，并引起呼吸道疾病。世卫组织已宣布冠状病毒为大流行病，全世界都在与冠状病毒作斗争。全球已有超过 199,478 人确诊感染 COVID-19。截至 2020 年 3 月 18 日，已有 167 多个国家受到影响，报告死亡人数超过 8000 人。受影响的主要国家是中国，其次是意大利、伊朗、西班牙、法国和美国。材料和方法：由于目前尚无针对冠状病毒的有效药物，我们对植物化学物质进行了虚拟筛选，以寻找针对这种病毒的新型化合物。因此，我们创建了一个植物化学库，其中包含来自 11 种植物的 318 种植物化学成分，这些成分已被报道具有抗病毒、抗菌和抗真菌活性。对植物化学库进行了虚拟筛选，筛选的分子靶点包括主蛋白酶 (Mpro) 和血管紧张素转换酶 2 (ACE2)。结果：从每个靶点中选出前 10 种化合物，这些化合物与参考分子相比具有更好的结合能，并且结合能明显更低。结论：根据结合能得分，我们建议对这些化合物进行抗冠状病毒测试，并用于开发有效的抗病毒药物。
drdock：一个集成自动对接，模拟和基于原木的药物排名方案
抽象动机重新利用的药物最初被批准用于治疗疾病的药物被重新治疗其他疾病，尤其是在大流行时，人们引起了人们的关注。基于结构的药物设计，整合了小分子对接，分子动力学（MD）模拟和AI，已证明其在简化新药物开发和重新利用的药物中的重要性。非常需要使用所有FDA药物，复杂的编程，准确的药物排名方法和友好的用户界面进行复杂且完全自动化的药物筛查。Results Here we introduce a new web server, DRDOCK, D rug R epurposing DO cking with C onformation-sampling and pose re-ran K ing - refined by MD and statistical models, which integrates small molecular docking and molecular dynamic (MD) simulations for automatic drug screening of 2016 FDA-approved drugs over a user-submitted single-chained target protein.这些药物是通过使用log-odds（LOD）评分的新型药物级方案进行排名的，该方案源自真正的粘合剂和诱饵的特征分布。用户可以提交一系列LOD排名姿势，以进行进一步的基于MD的绑定亲和力评估。我们证明了我们的平台确实可以恢复NSP16的底物之一，即Cap Ribose 2'-O甲基转移酶，并建议可以重新使用Fluralaner，Tegaserod和Fenoterol进行COVID19治疗，并在SARS-COV2抑制实验中得到证实。所有采样的对接姿势和轨迹都可以通过我们的Web界面进行3D观看并播放。（由于硬件升级，该服务在7/18，2021之前不可用）该平台对于普通科学家和医学研究人员来说易于使用，以便在几天之内进行药物重新利用，这应该为我们及时对新兴疾病暴发的及时反应增加价值。可用性和实现DRDOCK可以从https://dyn.life.nthu.edu.tw/drdock/自由访问。