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对2-苯甲胺卫星化学空间的评论
摘要在药物化学中，生物膜替代品的概念至关重要，因为它可以用作扩展生物活性化学空间的合理性，以解决铅优化问题，例如缺乏效力，效能或药物科动力学或动力学/动态问题。在药物化学中，最重要的构建块之一（就参与大量化学空间而言）是2-苯甲基部分，这是不同药物样实体的关键组成部分。尽管药物发现界已经认识到核心2-苯甲胺结构，但对本机可以进行的各种基于环的救助程序的关注很少。在这方面，报道了对显示药理学活性的2-羟甲胺的综述。 提供了柔性，开放胺的序列的详细描述，描述了治疗靶标和其他有效的生物活性实例，这将是苯基，杂芳基和其他对药物发现社区具有高价值的替代单元的宝贵存储库。在这方面，报道了对显示药理学活性的2-羟甲胺的综述。提供了柔性，开放胺的序列的详细描述，描述了治疗靶标和其他有效的生物活性实例，这将是苯基，杂芳基和其他对药物发现社区具有高价值的替代单元的宝贵存储库。
依西美坦衍生物 Oxymestane-D1 作为雌激素受体阳性 (ER+) 乳腺癌的新型多靶点类固醇芳香化酶抑制剂：对敏感和耐药细胞系的影响
1 Ucibio，Requin，Baochemistry，生物科学系实验室，Porto大学，Rua Jorge Viterbo Ferreira，n o 228，40-313 Porto，Porto 2丹麦4号大学，CIEPQPF，药学学院，药物化学实验室，Azinhaga de Santa Comba，P o lo III，SA SA，3000-548 Coimbra，葡萄牙5 CIEPQPF，COIMBRA CORBRA，COIMBRA COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COIMBRA，COY COY a COY） Haga de Santa Comba，PóIII，用于SA的科学，3000-548 Coimbra，葡萄牙 *通信：cristinamaralibd@gmail.com（CA）； froleira@ff.uc.pt (FMFR)；电话：+351-220428560（加拿大）； +351-239488400（FMFR）；传真：+351-226093390（加拿大）； +351-239488503 (FMFR)
荧光探针和脂质
NBD探针对环境敏感，对胺和硫醇高度反应。 这种环境敏感性提供了关键优势，可促进生物分子相互作用和缓冲系统内的自组装。 硝基群的强大电子撤回性质导致NBD衍生能够进行芳族替代（如果存在合适的离开组），从而帮助研究人员开发了各种不同的感应基序来为生物核粒子。 这些关键的化学特性导致荧光团易于化学修饰，并且可以连接到多种蛋白质以及其他生物分子上。 由于可以将NBD固定在生物分子上，因此它使NBD化合物在脂质膜研究，溶酶体脂质体分析和药物筛查中具有宝贵的资产。NBD探针对环境敏感，对胺和硫醇高度反应。这种环境敏感性提供了关键优势，可促进生物分子相互作用和缓冲系统内的自组装。硝基群的强大电子撤回性质导致NBD衍生能够进行芳族替代（如果存在合适的离开组），从而帮助研究人员开发了各种不同的感应基序来为生物核粒子。这些关键的化学特性导致荧光团易于化学修饰，并且可以连接到多种蛋白质以及其他生物分子上。由于可以将NBD固定在生物分子上，因此它使NBD化合物在脂质膜研究，溶酶体脂质体分析和药物筛查中具有宝贵的资产。
对用于防弹的 Kevlar 和 Dyneema 织物的功能特性进行研究
摘要：关键词：防弹织物通常用作防弹衣，保护使用者免遭子弹袭击。根据预期风险程度和所需的防护等级，这些防弹衣各不相同。可以使用不同类型的材料和纤维来实现许多特性和不同级别的防护。材料的类型和数量会影响所需的防护。除了降低成本外，目前的市场正在寻求减轻这些织物的重量和厚度。在所有防弹防护服中，都有某种基本材料有助于以明显的方式阻挡子弹。目前，高分子量聚乙烯 (UHMWPE) 和芳纶纤维制成的材料被广泛用于此目的。芳纶纤维是通过升级弹道尼龙纤维而开发的，而 UHMWPE 则由聚酯开发而成。芳纶 29 和芳纶 149 是属于芳纶纤维的主要防弹衣材料。Dyneema 是另一种 UHMWPE。这种聚合物的分子式与普通聚乙烯相同，但由于其分子量非常高，比商用聚乙烯树脂高 10 到 100 倍，因此差异很大。本研究论文旨在研究 Kevlar 和 Dyneema 织物，以获得防弹织物的最佳功能特性。样品采用普通的 1/1 结构生产。生产出织物样品后，进行了测试以评估所生产样品的拉伸强度、抗紫外线、热导率、耐磨性、耐洗性、耐化学性、热性能，结果显示 Dyneema 织物在功能特性方面优于 Kevlar 织物，因为它具有许多使其成为防弹织物的特性。
拓扑定向合成螺旋状磷鎓和……
具有双自由基特征的多环芳杂环 (PAH) 的分子拓扑合成源于分子内偶联的突破。在此，我们报道了选择性 Mn(III)/Cu(II) 介导的 C − P 和 C − H 键断裂，以获得具有螺旋或平面几何形状和不同阳离子电荷的坚固的供体稠合磷鎓。前一种螺旋结构包含一个共同的磷酸[5]螺旋化受体和不同的芳胺供体，而后一种平面结构包含一个磷酸[6]螺旋化和相同的供体。这些前所未有的供体-受体 (D − A) 对表现出独特的拓扑依赖性光电特性。折叠螺旋自由基中心具有极端的电子缺陷状态和空间隔离，具有高度的双自由基特性 (y 0 = 0.989)。此外，巧妙的电荷转移 (CT) 和局部激发 (LE) 跃迁成分促进了不同溶剂中不同的杂化局部和电荷转移 (HLCT)，赋予了 0.78 eV (~217 nm) 的最大发射带隙变化。阳离子发射也可以通过拓扑定制和极性依赖的 HLCT 从蓝色区域调整到近红外区域，这可以在兼容的手性薄荷醇基质中输出额外的圆偏振发光，同时提高量子效率并保留深红色辉光。值得一提的是，原子精确的 Mn(III) 卤化物已被史无前例地捕获并确定用于 C-P 键活化。
在新的1,2,3,4-四氢吡啶衍生物的新型1,2,3,4-四氢酰胺衍生物中，通过各种芳族接头与HDACS抑制剂相关的羟氨酸部分
二氢吡啶（DHPM）是一类独特的杂环化合物，该化合物由一个含两个氮原子的六个成员环组成。dhpm环由一种极有效的合成策略（称为biginelli反应）合成，通常是单锅多组分反应[1]。由于抗癌药[2]，抗菌[3]，抗氧化剂[4]，抗高血压[5]，抗病毒[6]和抗炎性[7]功能，DHPM的功能引起了重要的重要性，因此由于抗癌[2]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，抗菌[4]，抗氧化剂[4]，抗菌[3]，抗菌[3]，抗氧化剂[4]，抗氧化剂[4]，DIV [DIV>，，抗氧化剂[3]，抗氧化剂[4]，抗病毒[6]和抗炎能力[7]，在设计新的药剂学运动员方面具有重要的重要性。 Several DHPM derivatives have been marketed as medications and acquired enormous fame which is probably due to the broad spectrum of biological activities of dihydropyrimidines which make them an attractive moiety in designing various medicines such as the anticancer agents 5-fluorouracil and capecitabine, the antimalarial drug pyrimethamine, anti-HIV drug batzelladine A and B and the抗菌剂甲甲氧苄啶[8]。 组蛋白脱乙酰基化是翻译后修饰之一，在几种细胞活性中具有关键作用，例如转录活性和氧气水平检测和适应细胞水平的中心调节[9]。 此过程由组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）酶控制。 HDAC酶具有18种同工型（1-18）。 同工型（1-11）是Z +2-依赖性酶，（12-18）是NAD +依赖性酶。 HDAC已撤回，抗氧化剂[3]，抗氧化剂[4]，抗病毒[6]和抗炎能力[7]，在设计新的药剂学运动员方面具有重要的重要性。Several DHPM derivatives have been marketed as medications and acquired enormous fame which is probably due to the broad spectrum of biological activities of dihydropyrimidines which make them an attractive moiety in designing various medicines such as the anticancer agents 5-fluorouracil and capecitabine, the antimalarial drug pyrimethamine, anti-HIV drug batzelladine A and B and the抗菌剂甲甲氧苄啶[8]。组蛋白脱乙酰基化是翻译后修饰之一，在几种细胞活性中具有关键作用，例如转录活性和氧气水平检测和适应细胞水平的中心调节[9]。此过程由组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）酶控制。HDAC酶具有18种同工型（1-18）。同工型（1-11）是Z +2-依赖性酶，（12-18）是NAD +依赖性酶。HDAC已撤回这些酶负责组蛋白的ε-赖氨酸尾巴的催化脱乙酰基化，从而释放了自由胺基团，该胺在生理pH值时会积极充电，并加强了带负电荷的DNA骨链的相互作用，使染色质降低了较不宽松的状态，并降低了透明度的透视率，并降低了具有透明型因素和影响力的易感性和影响力的[10]。
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。SCI。A：Polym。化学。17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。17，977–999（1979）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。新的用于阳离子聚合的光构体。大分子10，1307–1315（1977）。Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Huang，C。等。通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。org。Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Lett。21，9688–9692（2019）。Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。ACS Catal。8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。8，579–583（2017）。Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J.Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。J.化学形式学10，10（2018）。Ristoski，P。等。专家AI用于聚合物发现。in：proc。第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。物理。修订版Lett。 52，997（1984）。Lett。52，997（1984）。52，997（1984）。Shipley，G。和Dumpleton，G。Openshift for Developers：不耐烦的初学者指南（O'Reilly Media，Inc.，2016年）。探索了材料科学中的软机器人假肢和人工智能应用。讨论了AI技术的集成，突出了其潜在的好处和用途。