【摘 要】
:
从沉香中筛选潜在的抗新型冠状病毒活性成分,指导以沉香小分子作为SARS-CoV-2潜在阻断剂和抑制剂药物的研发.根据沉香已知的化学成分,采用分子对接的方法,以血管紧张素转化酶-2(ACE2)、SARS-CoV-2的3CL水解酶(3CLpro)为靶标,通过结合打分值以及与靶蛋白受体的相互作用模式,获得沉香中具有潜在抗SARS-CoV-2活性的化学成分.分子对接结果表明:共有6种化学成分可作为ACE2结合阻断剂,有4种化学成分可作为3CLpro抑制剂,且均为2-(2-苯乙基)色酮类化合物;主要作用方式为氢键、
【机 构】
:
大连大学生命科学与技术学院,大连116622;大连金普新区企业圈沉香文化发展协会,大连116622
论文部分内容阅读
从沉香中筛选潜在的抗新型冠状病毒活性成分,指导以沉香小分子作为SARS-CoV-2潜在阻断剂和抑制剂药物的研发.根据沉香已知的化学成分,采用分子对接的方法,以血管紧张素转化酶-2(ACE2)、SARS-CoV-2的3CL水解酶(3CLpro)为靶标,通过结合打分值以及与靶蛋白受体的相互作用模式,获得沉香中具有潜在抗SARS-CoV-2活性的化学成分.分子对接结果表明:共有6种化学成分可作为ACE2结合阻断剂,有4种化学成分可作为3CLpro抑制剂,且均为2-(2-苯乙基)色酮类化合物;主要作用方式为氢键、疏水、π-π共轭作用力,其中5,6,7,8-四羟基-2-(3-羟基-4-甲氧基苯乙基)-5,6,7,8-四氢-4H-色原烯与靶标蛋白形成的氢键数目最多,分子对接效果最优.基于分子对接的虚拟筛选方法可快速筛选沉香中潜在的抗新型冠状病毒活性成分,其中5,6,7,8-四羟基-2-(3-羟基-4-甲氧基苯乙基)-5,6,7,8-四氢-4H-色原烯可优选作为后续抗SARS-CoV-2药物的研究.研究结果可指导以沉香小分子为前体的COVID-19的新药研发.
其他文献
针对深度学习模型进行建筑物提取时存在的建筑物边缘模糊问题,将级联CRFs(全连接条件随机场)引入到U-Net深度模型中,提出了一种改进的U-Net模型(U-Net+级联CRFs),以用于遥感影像建筑物自动提取:构建级联CRFs并将其引入到U-Net模型的解码层中,从多层结构中学习边界信息,增强模型对建筑物边界的分割能力.并以广东省佛山市为研究区,利用U-Net+级联CRFs、U-Net+CRFs、U-Net、SVM模型进行建筑物提取实验.结果表明U-Net+级联CRFs模型可以有效识别建筑物边界信息,提高
探讨项目教学法在基础护理学实践教学中的运用效果.采用整群抽样法,在学院2020级高职护理专业所有教学班中随机抽取两个班共102人作为研究对象,分为实验组和对照组.一个班为实验组,采用项目教学模式开展护理教学,另一个班为对照组,采用传统基础护理带教模式,分析比较两组学生的实践操作能力.结果发现,实验组实践操作考试成绩明显优于对照组(P<0.05).项目教学法能较好地激发学生的学习主动性,培养学生团队协作能力、沟通能力及临床思维能力,使护生更好地适应临床护理工作岗位,在基础护理实践教学课程中具有可行性.