本发明涉及一种基于细胞组装技术的糖尿病病理模型及其在高内涵药物筛选中的应用。通过将脂肪干细胞和仿细胞外基质材料组装形成具有一定孔隙率的含有细胞的三维结构体；通过控制诱导分化条件，使三维结构体内通道表面的脂肪干细胞分化为内皮细胞，基质材料内部的脂肪干细胞则分化为脂肪细胞；将从动物体内分离的胰岛直接组装在三维结构体的空隙中。对上述的系统模型给予高浓度的葡萄糖、脂肪酸胰岛素、TNF或脂肪细胞分泌因子等长时间刺激，诱导产糖尿病病理症状。在培养系统中加入待测药物，检测模型在正常和病理条件下的相关标记物水平，可以分析待测药物的药理活性，从而进行药物的高内涵筛选。
📄 2009101557558
📂 C12Q1_02
👤 杭州电子科技大学
📅 2009-12-25
本发明公开了一种基于氧化石墨烯筛选Rev多肽小分子拮抗剂的方法，该方法以普罗黄素为荧光偏振指示剂，在作用体系中引入氧化石墨烯，可以增大Rev多肽小分子拮抗剂存在与否荧光偏振信号的变化值，建立了基于氧化石墨烯筛选Rev多肽小分子拮抗剂的方法。本发明方法操作简单，不必使用荧光标记多肽为指示剂，免去了标记可能带来的大分子构象变化的缺陷，同时，相比传统的荧光偏振方法，该方法对于Rev多肽小分子拮抗剂的识别信号范围更宽，从而更加灵敏，能够实现对Rev多肽小分子拮抗剂的高通量筛选。
📄 2016107928852
📂 G01N21_64
👤 陕西师范大学
📅 2016-08-31
本发明公开了一种CNS药物关键特征识别方法,属于计算机辅助药物设计领域。通过将支持向量机和贪心算法相结合,利用贪心的思想逐步删除掉对提升预测结果作用最小的特征,进而准确筛选出区分CNS药物与non‑CNS药物小分子的关键特征。本发明方法首次将支持向量机与贪心算法结合起来应用于CNS药物的关键特征识别,以逐步删除的方式筛选出关键特征考虑了各个特征之间组合的效果,且避免了增加特征的方法所带来的最初特征选择的难题,使得所筛选出的关键特征更能有效区分CNS药物与non‑CNS药物小分子,这为从根本上设计CNS药物候选小分子提供了一种重要的指导方法。
📄 2019113074326
📂 G16C20_50
👤 江南大学
📅 2019-12-18
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