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分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润
HIV-1或人类免疫缺陷病毒1型，是一种全球大流行，影响了全球数百万个个体。作为该病毒生命周期的多功能酶，逆转录酶（RT）是药物发现的重要靶标。rt抑制剂主要分为两种类型：非核苷逆转录酶抑制剂（NNRTIS）和核苷逆转录酶抑制剂（NRTIS），尽管其他类别，例如核苷酸逆转录酶抑制剂（NRTIS），也存在。分子对接和药效团建模方法和DFT（密度功能理论）计算是HIV-1药物发现中的重要一步。在当前的研究中，我们在计算机方法中使用了探索新型苯咪唑唑酮（1,3-二氢-2H-2H-Benzimidazol-2-one）衍生物的结合模式。因此，对HIV-1 RT的野生型和突变形式进行了苯甲酰唑酮化合物，包括K103N，Y181C和双突变体K103N/Y181C。分子对接的结果使我们能够选择两种苯甲酰唑酮化合物（L15和L17）作为促进具有良好结合亲和力的抑制剂，不仅与野生型HIV -1（L15：-11.5：-11.5 kcal/mol/mol和L17：-11.4：11.4 kcal/mol），而且还针对Mol Y181和2 Kc/Mol Y181和2 lt Y181。 L17：-10.1 kcal/mol），K103N（L15：-11.5 kcal/mol和L17：-11.6 kcal/mol）和双突变体K103N/Y181C（L15：-11.1 kcal/mol/mol和L17：-9.9 kcal/mol）。此外，设计的配体的特征是基于ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的理想药代动力学特性。在这项工作结束时，对候选药物（L15和L17）进行了返回研究，以简化其合成。
结合逆合成知识的人工智能驱动合成路线设计
摘要：计算机辅助合成规划 (CASP) 旨在帮助化学家利用他们的实验、直觉和知识进行逆合成分析。机器学习 (ML) 技术（包括深度神经网络）的最新突破显著改善了无需人工干预的数据驱动合成路线设计。然而，通过 ML 学习化学知识进行实际合成规划尚未充分实现，仍然是一个具有挑战性的问题。在本研究中，我们开发了一个集成了各种逆合成知识的数据驱动 CASP 应用程序“ReTReK”，该应用程序将知识作为可调参数引入有希望的搜索方向的评估中。实验结果表明，ReTReK 成功地根据指定的逆合成知识搜索了合成路线，表明使用该知识搜索的合成路线比没有该知识的合成路线更受欢迎。将逆合成知识作为可调参数集成到数据驱动的 CASP 应用程序中的概念有望提高现有数据驱动的 CASP 应用程序和正在开发中的应用程序的性能。 ■ 引言自20世纪60年代以来，各种计算机辅助合成规划（CASP）应用程序被开发出来以模拟化学家的思维并帮助有机合成化学家开展工作。1 − 9 CASP 应用程序在合成的可定义部分（例如化学结构的特征和逆合成树的大小）中发挥了重要作用，而合成的不可定义部分（例如化学家的直觉）和在逆合成分析中贡献创造力的机会则留给了化学家。1作为化学家的直觉，Corey 形式化了逆合成的概念（逆合成知识）和主要类型的策略（例如基于变换和拓扑的策略）。他指出，通过同时使用尽可能多的不同的独立策略可以最有效地进行逆合成分析。 10 对于最优策略的选择，化学家的化学知识和他们的实验至关重要；特定合成问题的最优策略取决于所涉及的分子、人员和情况（例如，先导化合物的优化和候选药物的大规模合成）。11