分子对接与ADMET筛选Hyptis verticillata中天然TGF-β1抑制剂
结论：分子对接结果显示Hyptis verticillata来源的齐墩果酸等植物化学物与TGF-β1结合亲和力较强，提示其可能具有抑制TGF-β1信号的潜力；属计算预测，方向为结合亲和力层面的提示，未涉及生物活性验证。 设计与做法：属计算/分子对接研究。作者从PubChem获取H
整合虚拟筛选、DFT与分子动力学鉴定SARS-CoV-2 Mpro天然产物抑制剂
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，
构象驱动设计合成新型PAK1抑制剂下调PD-L1用于三阴性乳腺癌
该研究基于构象驱动设计并合成新型PAK1抑制剂，旨在下调PD-L1以治疗三阴性乳腺癌。 作者包括Bao、Lai、Zhao等，刊于European Journal of Medicinal Chemistry第320卷。
磁性可回收 WFe₂O₄/rGO 催化绿色合成噻二唑并喹唑啉酮（附对接与 DFT）
报道一种一锅多组分方案 —— 以 2-氨基-5-苯基-1,3,4-噻二唑、双甲酮与取代芳香醛为原料，由水热法合成的磁性 WFe₂O₄/rGO 纳米粒子催化，合成具生物活性的噻二唑并[2,3-b]喹唑啉-6(7H)-酮衍生物。 催化剂表征：FT-IR、XRD、SEM、EDX、BET
三维深度神经网络预测结合能加速结核配体筛选
结论：在InhA这一结核靶点、全柔性受体工作流与精选配体集合内，三维深度神经网络可在对接前预估结合能，与对接趋势呈中等相关，提示其作为预筛选手段具有可行性。 研究设计与做法：为计算模拟研究，构建全柔性受体模型并生成20000个构象，采用InhA结合口袋静电电荷分布的三维体素表示；
含杂环药效团的8-羟基喹啉席夫碱杂合物体外抗菌评价
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
机器学习筛选天然BACE1抑制剂并作酶与细胞验证
构建机器学习模型用于发现天然BACE1抑制剂，并开展酶学与细胞水平验证。 基于朴素贝叶斯与递归划分算法建立九个BACE1抑制剂预测模型，并进行内外部验证。
多尺度计算方法在抗结核感染药物研发中的应用进展
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
植物分子分离：绿色提取与高分辨分离的技术进展（综述，2012–2026）
定位：回顾近二十年植物天然产物分离的转变 —— 从耗时试错走向理性、数据驱动、环境友好。 提取环节：从传统溶剂萃取转向可持续技术，包括天然深共晶溶剂（NADES），以及超声/微波辅助提取等混合能量传递方法 —— 对热不稳定化合物有更高产率与选择性。 分离环节：液-液分配色谱的进展
湖贝碱在糖尿病模拟结直肠癌模型中抑制肿瘤细胞表型并调节巨噬细胞标志物
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
