1. 简介 疫苗开发的主要目的是生成足够的质量、安全性、免疫原性和/或功效数据,以支持申请上市许可。由于疫苗是异质类医疗产品,因此其开发的许多考虑应基于产品特定。要求可能因疫苗类型而异,无论是灭活或减毒活微生物,还是基于抗原,是从病原体中提取或从 r-DNA 技术或化学合成中获得的,还是含有裸露核酸的疫苗,包括用于表达特定抗原的质粒或其他,它还将取决于制造工艺、其作用机制和要预防的疾病的性质以及目标人群。这些文件中提供的指南将普遍适用于包括 COVID-19 疫苗在内的任何疫苗的 CMC、非临床和临床开发。本文件将为疫苗开发商提供指导,以确保-
欢迎阅读今年的新闻通讯,希望您喜欢阅读,因为我们详细介绍了上个学年发生的所有激动人心的计划、研究、奖项、教学等等。我们的新化学可持续性理学硕士学位将于 2023 年 9 月开始,设在新伦敦大学学院东校区的新制造业未来实验室。我们的第一批学生很高兴开始学习这个学位,学习可持续化学、绿色化学、可持续化学合成技术以及绿色化学原理在化学研究和制造中的应用。搬进全新的实验室总会带来一定的挑战,但总体来说一切都进展顺利,这要归功于伦敦大学学院东校区的 Daniele Castognolo 教授、Michele Crotti 博士和 David Palmonas 博士以及领导该学位初步计划的 Helen Hailes 教授的努力。
钙钛矿量子点 (QD) 可以通过精确控制其成分和尺寸来化学合成,覆盖整个可见光谱范围,近年来已成为一类具有高量子产率的新型发射体。此外,它们的尺寸相关量子限制可以解释某些多晶钙钛矿薄膜令人惊讶的高发射效率,由于其晶粒结构,这些薄膜可能表现为效率相当低的发射体。5,6 为了加速其发射速率并进一步提高其量子产率(这在处理单光子量子发射体时至关重要),已经实施了不同的方案。7,8 目标是利用谐振器内的场强度增强,从而实现更高的 Purcell 因子。事实上,对钙钛矿进行图案化并将其沉积在其他材料上的能力使得它们可以与各种谐振器相结合:分布式反馈布拉格反射器、9 – 12
在许多DIY基因合成工作流中,用户通过购买合成的dsDNA(例如Gblocks)或准备重叠的寡核体的扩增子来获得用于组装的片段。通常,这些部分具有直接由用于生成碎片的寡核苷酸引起的残余误差。身份酸酶将减少/去除来自扩增子的不匹配/indel(插入/缺失)区域,这些区域源自寡核苷酸化学合成过程中掺入的误差。以下方案增加了经酶校正的DNA池中正确片段的群体,然后允许DNA聚合酶扩增以更准确性和效率富集扩增子。校正和富集步骤的组合增强了组装基因合成的质量,从而用所需的正确的DNA序列产生了较高数量的转化细菌菌落。
在许多 DIY 基因合成工作流程中,用户通过购买合成的 dsDNA(例如 gBlocks)或制备重叠寡核苷酸的扩增子来获得用于组装的片段。通常,这些部分具有直接来自用于生成片段的寡核苷酸的残留错误。Authenticase 将减少/去除扩增子中源自寡核苷酸化学合成过程中插入错误的错配/插入/缺失区域。以下方案增加了酶校正 DNA 池中正确片段的数量,随后允许 DNA 聚合酶扩增以更准确和更高效地富集扩增子。校正和富集步骤的结合提高了组装基因合成的质量,从而产生了更多具有所需正确 DNA 序列的转化细菌菌落。
自从我们这个领域诞生以来,化学家们就一直在溶液或气相中使用随机集合进行反应。如果反应伙伴的方向和动能有利,化学键就会在随机碰撞时形成。因此,不完全转化和副产物通常是不可避免的。尽管在催化、反应参数控制、保护基策略和固相合成方面取得了进展,但我们实验室中的天然产物合成从未达到自然界中分子组装器的水平。生命以完全不同的方式优化了化学合成,基于传统的随机化学,它不会存在。生物体使用分子机器进行合成,以极具选择性和效率的方式进行反应,以在资源和能量供应有限的竞争环境中生存。
Anvita Aggarwal 摘要:人工智能 (AI) 已成为药物发现领域的一股变革力量,其驱动力是机器学习(尤其是深度学习)的广泛应用以及计算硬件和软件的不断进步。本文全面概述了化学信息学中 AI 的现状,涵盖定量结构-活性/性质关系 (QSAR/QSPR) 和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。分析强调了现有深度学习应用的优势和局限性,并提供了关于下一代 AI 在推进药物发现方面的潜力的前瞻性观点。 2023 年 10 月 12 日收到;2023 年 10 月 23 日修订;2023 年 10 月 25 日接受 © 作者 2023。在 www.questjournals.org 上以开放获取方式出版
和自下而上的方法。自下而上的方法,即改进的Hummers方法,是一种成熟的合成石墨烯的化学合成技术。然而,这种技术不仅需要使用强酸和氧化剂[4,5],还需要稀释、混合、氧化、还原、洗涤、离心和剧烈搅拌等多个合成步骤。[6]另一方面,一些自下而上的方法,特别是化学气相沉积(CVD)和等离子体增强化学气相沉积(PE-CVD)是昂贵而费力的方法,包括合成前和合成后的要求,即高真空、预热,以及随后将石墨烯转移到其他基底上。 [7–9] 最近,一种新的自下而上的方法,即所谓的大气压微波等离子体 (APMP) 越来越受欢迎,因为它可以合成石墨烯,而无需预热、高真空和基板的麻烦。最重要的是,通过这种方法获得的石墨烯恰好是独立的和可扩展的。[10,11]
合成生物学是一个快速发展的多学科领域,引起了众多领域的关注。它有可能为紧迫的全球问题带来新的解决方案,例如生物多样性丧失、气候变化、保护、饥饿和媒介传播疾病等。许多应用也正在出现,以取代工业流程、用于化学合成和生产新药。然而,重要的是要考虑到,与任何技术一样,使用合成生物学也可能带来风险,如果不仔细考虑,可能会对生物多样性、生态系统和环境产生不利影响。关于使用合成生物学应用和工具,还提出了其他社会、伦理和经济方面的考虑。因此,我们有责任以促进安全并采用全社会方法的方式考虑技术和应用的使用,以便每个人都能受益,同时最大限度地降低对生物多样性、全球健康和环境的风险。