六氢吖啶类衍生物:合成 + in silico 抗肿瘤先导发现
Scientific Reports · 2026-09-09 · 期刊论文 通过 PTSA 催化的 一锅多组分反应 合成新型六氢-1,8-吖啶二酮衍生物,在 9/10 位引入 N-芳基并搭配 C-9 联苯或 4-溴苯基(该化学型的全新结构
Scientific Reports · 2026-09-09 · 期刊论文 通过 PTSA 催化的 一锅多组分反应 合成新型六氢-1,8-吖啶二酮衍生物,在 9/10 位引入 N-芳基并搭配 C-9 联苯或 4-溴苯基(该化学型的全新结构
Nature · 2026-09-09 · 期刊论文 研究从 系统性扰动的乳腺癌细胞系 中产生超过 3800 万条时序蛋白丰度测量 ,并据此构建虚拟细胞模型 ProteinTalks:其核心是大规模动态蛋白组资源与模型架构的协同,形成一种从
Open Babel 是一个开源化学工具箱,用于读取、写入和转换多种化学文件格式,并支持分子数据的搜索、过滤与坐标生成。
结论:计算对接提示 Cleistanthin A 及其衍生物对野生型 EGFR 的对接评分优于厄洛替尼,表面等离子共振提示其与 EGFR 酪氨酸激酶存在浓度依赖性结合;作者据此提示芳基萘内酯木脂素可作为靶向 EGFR 的候选骨架,但尚不足以下结论认为其具有成药性或体内有效性。 设
Abstract Thyroid hormone receptor beta (THRβ) is a key therapeutic target for metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and d
化学方向雷达:计算筛选的湿实验闭环、多组学整合的靶点优先级、从头设计蛋白与金属酶。计算类研究已成主力:对接、分子动力学、网络药理学与机器学习反复出现,提问从“有没有活性”转向“结合位点与参数如何设定”。
该资讯报道:研究者以高分辨方式观察到疟原虫侵入红细胞时构建的临时分子门户,并描述该门户在虫体进入后消失;原文为科普资讯,未给出效应量或统计检验,方向性表述限于“可被细致观察”,证据档位为C,不足以下结论。 研究设计与做法:材料未报告。原文未说明设计类型、样本量、干预与对照、随访时
结论:体外与计算结果表明,天然黄烷酮Lespedezaflavanone H对PRMT4具有抑制活性并对多种结直肠癌细胞系显示抗增殖作用,提示其作为先导化合物的可能性。 设计与做法:体外筛选与机制计算研究;对系列天然黄烷酮评价PRMT4抑制活性,并以分子对接、分子动力学模拟及化学
综述指出浸润性小叶癌因CDH1改变导致E-cadherin缺失,形成独特分子脆弱性,并梳理PI3K/AKT/mTOR、FGFR1、ROS1、SRC/FAK、Hippo–YAP/TEAD及雌激素受体等候选靶点;属叙述性综述证据,提示而非证实临床获益。 研究设计为文献综述:总结浸润性
结论:体外与生物信息学结果提示IL1β-CXCL8-CXCR2轴可能是糖尿病与结直肠癌界面的候选炎症模块,湖贝碱为其多靶点配体,可降低HCT116细胞活力、迁移与侵袭并改变巨噬细胞标志物谱;证据档位C。 设计与做法:整合生物信息学与蛋白互作网络分析筛选共享基因,结合TCGA与单细
TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的机器学习工具箱,专注于图结构数据,为药物发现提供图操作、分子表示和快速原型开发能力。
结论:研究构建了整合机器学习、靶点优选与虚拟筛选的通路驱动框架,将补体与凝血级联及C3AR1列为候选,并优先推荐天然化合物SM1;但外部验证判别力有限,整体属「提示」层面,证据档位为C。 设计与做法:纳入16个RA相关GEO数据集,15个队列用于建模、1个留作独立外部验证;以GS
作者提示TB10、TB22、TB4与TB24对金黄色葡萄球菌DHFR的预测结合亲和力最高,并具可接受的口服类药性与较低预测毒性;该结论来自分子对接与ADME预测,属计算层面提示。 设计合成25个噻唑衍生物(TB1–TB25),经Hantzsch环化、酰氯活化与取代苯胺偶联制备,结
结论:通过整合虚拟筛选、DFT与分子动力学模拟,从天然产物库中识别出Lig14为SARS-CoV-2 Mpro的候选抑制剂;该结论完全基于计算预测,属提示性证据,尚不足以下实验结论。 设计:纯计算机辅助药物设计研究,无实验与人群;从ZINC15天然产物库224,205个分子出发,
结论:新合成的8-羟基喹啉席夫碱杂合物在体外对受试菌株显示抑菌活性,其中SSAJ-06活性最高;属体外筛选,证据档位为C。 设计:化学合成与体外药敏研究;设计合成SSAJ-01至SSAJ-06共6个化合物,经FT-IR、核磁与质谱表征,用纸片扩散法和肉汤微量稀释法测试2株革兰阳性
该小型综述指出,基于结构与基于配体的药物设计互为补充,分子对接、分子动力学、QSAR、药效团建模与ADMET预测等方法可提升候选分子筛选效率,但结果可靠性取决于结构、数据与模型质量,属叙述性综述层面的证据支持。 研究为叙述性文献综述,检索Scopus、Web of Science
化学方向雷达:流程即成果:分子准备与筛选基准、从头设计蛋白的功能态调控、多尺度闭环:从网络到先导的整合。本期提问方式从“化合物有没有活性”转向“用什么模型、参数与靶点构象去筛”,计算流程本身成为被评价对象。
该综述认为,从网络药理学到机器学习、分子对接与分子动力学的自上而下多尺度流程,结合自下而上的实验反馈,可构成加速抗结核先导化合物发现并应对耐药性的闭环范式;方向为积极但附条件,强度为综述性判断。 研究设计为系统性文献综述,非原始实验;材料未报告样本量、干预与对照、随访时长。综述按
MDAnalysis 是一个 Python 库,用于分析分子尺度的多体系统计算机模拟,支持多种模拟软件的输出格式,并提供常用分析算法。
结论:作者合成了一系列苯并咪唑-1,2,3-三唑杂合物,体外筛选提示氟代衍生物对革兰阳性菌和真菌活性增强、甲氧基取代物对革兰阴性菌活性较好,其中化合物 7b 与 7f 活性最具前景;该结论为体外筛选与对接层面的「提示」,尚不足以支持临床有效性。 设计与做法:属化学合成与体外活性筛