摘要文章信息三唑并嘧啶是一种结构独特的杂环化合物,在药物化学中具有广泛的应用。三唑并嘧啶骨架的多功能性使得人们可以探索和开发具有多种药理特性的化合物。这篇文献综述涵盖了 2014 年至 2022 年期间,全面概述了三唑并嘧啶的合成、反应性和生物学特性研究。该综述总结了用于制备三唑并嘧啶的各种合成方法及其与不同试剂的反应。它还研究了它们的药理特性,例如抗 COVID-19 和抗癌作用,以及它们与相关靶点的分子对接分析。该综述旨在帮助更好地了解三唑并嘧啶在药物化学领域的潜在应用。这篇 2014 年至 2022 年的文献综述全面探讨了三唑并嘧啶,重点介绍了它们在药物化学中的多种应用。这篇综述旨在全面了解三唑并嘧啶的多功能性,为促进药物化学药物开发提供宝贵的资源。© 2024 Tim Pengembang Jurnal UPI
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使用周期性边界条件在DFT框架中模拟了碳纳米管和带有双酚A衍生物的石墨烯表面。这样的化合物是环氧黛安树脂的组成部分,它们是飞机结构的重要复合材料。模拟结果允许人们指出,使用专门的交换功能Berland和Hyldgaard开发了用于解释弱范德华相互作用的hyldgaard,而不是DFT-D2方法。我们观察到复合物形成的能量取决于双苯酚A的二甘油乙醚官能团的方向,并通过碳材料的表面是平坦的,例如石墨烯,还是弯曲的,如纳米管。发现,对直径为1 nm的纳米管观察到最强的结合,对此,复合物的能量比二甲醇A的二甲基乙醚A上的复合物低65%。在纳米管的弯曲外表面上,根据电子密度的QTAIM分析,酯衍生物形成了更多的非共价相互作用,并且复合物形成的能量较低。
1 我曾在其他地方讨论过,“原因”(近因而非简单原因的一种形式)如何成为一个合适的概念,用来确定文学或艺术作品是否有人类作者。请参阅 Daniel Gervais 的《机器作为作者》,105 I OWA L. R EV. 2053(2020 年);以及 Daniel Gervais 的《人类原因、知识产权与人工智能》(R. Abbott 编辑,即将于 2022 年出版)。我在这两个来源中都给出了这些类型作品的多个例子。本文使用“机器”作为通用术语,可能适用于使用人工智能软件的计算机,但也可以涵盖能够移动的机器,例如在画布上绘画的机器人。 2 机器学习是人工智能的主要形式。参见 Roberto Iriondo,机器学习 (ML) 与人工智能 (AI),《走向人工智能》(Towards AI) (2018 年 10 月 15 日),https://medium.com/datadriveninvestor/differences-between-ai-and-machine- learning-and-why-it-matters-1255b182fc6(“‘机器学习 [ML] 是研究计算机算法的学科,它允许计算机程序通过经验自动改进。’—— ML 是我们期望实现人工智能的方式之一。机器学习依赖于处理大型数据集,通过检查和比较数据来找到共同模式并探索细微差别[,]”引用卡内基梅隆大学机器学习系前主任 Tom M. Mitchell 教授的话)。3 17 USC §106(2) (2021)。
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癌症是由单个细胞发展而来的,该细胞中控制生长和增殖的正常机制发生了改变。已知某些物质具有致癌风险,包括化学物质、环境因素和病毒。过度暴露在阳光下等环境因素会导致皮肤癌,而吸烟被广泛认为是导致肺癌的一个原因。病毒,包括人乳头瘤病毒 (HPV)、爱泼斯坦-巴尔病毒和乙型肝炎病毒,分别与宫颈癌、淋巴瘤和肝癌有关(Chisholm-Burns et al ., 2013)。参与致癌作用的主要基因有两类(致癌基因),即 Ras 基因和肿瘤抑制基因(抗癌基因),即 p53。如果它们发生突变,就会破坏正常的细胞功能,细胞就会癌变(Patrick, 2005)。