基于深度学习的小分子虚拟筛选和反应产率预测

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药物研发是一项复杂的工程,为了得到疗效可靠且性质合理的药物,需要进行大量的实验,浪费大量的人力物力财力。与此相同,在有机合成中,为了得到目标化合物或者找到高产率的反应条件,也需要进行不断地尝试。从经济环保高效的角度出发,构建各种可靠的计算模型,实现数据驱动的药物设计和有机合成是至关重要的。深度学习作为一种机器学习表征算法,使用包含多层非线性处理单元的神经网络来学习数据表征,通过反向传播算法来指示机器应如何更改其内部参数发现数据集中的复杂结构。深度学习有多种框架,被广泛用于语音识别、视觉识别和自然语言
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问世20多年以来,紫杉醇因其独特的作用机制,一直受到青睐。关于其衍生物的研究也是极其热门,研究者们围绕着它做了很多的结构改造和衍生物的设计,其中卡巴他赛是其中最具代表性的。紫杉醇原料药的销量也是不断的增长中,可见其影响力依然巨大。本课题了参考了相关文献,对紫杉醇进行了半合成和工艺研究,以10-DABIII为起始原料,经过选择性地在10位上乙酰基,7位Troc基团的保护,噁唑烷侧链与母核的缩合,缩合
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目的:急性肺损伤是各种直接或间接致伤因素如严重感染、中毒、休克、创伤等导致的急性弥漫性炎症性肺损伤。机械通风是临床上治疗急性肺损伤和控制症状的重要措施之一,但与之有关的并发症也显著影响急性肺损伤患者的预后,甚至导致死亡。透明质酸(HA)是一种内源性大分子酸性粘多醣,具有保湿、免疫调节等作用。高分子量透明质酸(1600 kDa)具有抗炎作用,但相关研究比较少见,因而,本文利用脂多糖协同机械通风建立急
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背景:吸入细颗粒物(PM_(2.5))会导致肺损伤的发生。高分子量透明质酸是一种重要的细胞内基质,注射、吸入、雾化或者过表达其合成酶的基因都能起到抗炎和抗氧化的作用。目的:本文的目的旨在探索高分子量透明质酸能否降低由PM_(2.5)导致的肺损伤,并阐明其潜在机制。方法:在体内研究中:SD大鼠(180±20 g)被随机分为三组,每组6只。1.气管滴注生理盐水组三天(对照组)2.气管滴注PM_(2.5
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