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药物开发过程面临多重挑战,而靶标确证是其中的重要一环。如何运用多种研究方法发现和确认小分子药物的靶标是目前研究人员的主要工作内容之一。化学蛋白质组学整合了细胞生物学、合成化学和生物质谱等多门学科,为药物的靶标筛选提供了新平台。本文对近年来发展的基于生物质谱的化学蛋白质组学药物靶标鉴定技术进行了总结,结合具体应用分析其优缺点,并对该类技术的发展和应用进行总结和展望。 相似文献
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随着结核病耐药现象越来越严重,迫切需要开发新型抗结核药物,而大部分的药物开发主要依赖于新型的抗生素靶标的发现。文中综述了2016年以来新出现的具有开发为抗结核药物潜力的新化合物,并重点阐述了这些新化合物所针对的抗生素靶标,将有助于针对这些靶标进一步开发新型抗结核药物。 相似文献
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结核病是危害人类健康的重要传染病,每年200多万人死于结核病。耐(多)药菌株的出现、与HIV共感染以及人口老龄化等原因与全球结核病的卷土重来密切相关。枝菌酸是存在于结核分枝杆菌、其他分枝杆菌和许多放线菌的细胞壁中的关键组分,与结核分枝杆菌的致病、毒力和免疫逃避都有关系。枝菌酸在抗结核研究中有着极其重要的地位。结核分枝杆菌枝菌酸的生物合成途径一直是很重要的抗结核药物靶标,异烟肼、乙胺丁醇等抗结核药物都是以此为靶标。深入研究枝菌酸的合成、调控有助于发现更多的药物靶标,为开发结核病控制新措施提供基础。本文综述了结核分枝杆菌枝菌酸的结构与分类、生物合成途径及其调控、作为抗结核药物靶标的前景与应用,以期对枝菌酸有更深入的了解并为新型抗结核药物靶标的发现提供基础。 相似文献
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高血压疾病严重地威胁着人类的健康,用化学药物治疗高血压疾病为人类健康作出重大贡献,然而药物治疗的副作用也引起公众的忧虑和关注,非药物治疗高血压已成为研究课题,许多种高血压治疗仪应运而生,遍布市场。 本文就市场上多种高血压治疗仪的设计原理及治疗机理进行研究和剖析,就其中一种代表性的高血压治疗仪剖析其治疗机理。 相似文献
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随着社会的发展,各行各业的竞争日益激烈,高血压等心血管病在我国已成为威胁人类健康的“第一杀手”。高血压病又称原发性高血压,是以动脉血压升高,尤其是舒张压持续升高为特点的全身性、慢性血管疾病,容易反复发作。对患者实施心理的护理及出院的健康指导,是预防复发的一项很重要的护理工作。现将健康指导措施总结如下。 相似文献
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丙型肝炎是由丙型肝炎病毒(hepatitis C virus,HCV)引起的威胁人类健康的重要传染病,迄今尚无有效的疫苗及特异性抗病毒治疗药物.抗HCV药物的研究和开发面临的关键问题是缺乏合适的HCV感染细胞及动物评价模型.转基因细胞模型是研究人类疾病常用的有效手段,因此,在HCV分子生物学进展的基础上,我们以对HCV翻译与复制有明显调控功能的HCV 5′NCR及部分翻译起始区序列为靶标,构建了HCV 5′NCR及部分多聚蛋白起始区序列与荧光素酶基因的融合基因,插入真核表达载体,转染HepG2细胞,获得了HCV 5′NCR转基因细胞HepG2.9706细胞株[1].本文对该细胞的某些特性进行了分析,以便更好地利用该细胞模型进行药物评价. 相似文献
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基于生物信息学方法发现潜在药物靶标 总被引:2,自引:0,他引:2
药物靶点通常是在代谢或信号通路中与特定疾病或病理状态有关的关键分子.通过绑定到特定活动区域抑制这个关键分子进行药物设计.确定特定疾病有关的靶标分子是现代新药开发的基础.在药物靶标发现的过程中,生物信息学方法发挥了不可替代的重要的作用,尤其适用于大规模多组学数据的分析.目前,已涌现了许多与疾病相关的数据库资源,基于生物网络特征、多基因芯片、蛋白质组、代谢组数据等建立了多种生物信息学方法发现潜在的药物靶标,并预测靶标可药性和药物副作用. 相似文献
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VPAC、PAC受体是近年发现的开发2型糖尿病药物的重要靶标,垂体腺苷酸环化酶激活多肽(PACAP)、血管活性肠肽(VIP)则是它们的天然配体,与受体结合激活后能促进葡萄糖依赖性胰岛素分泌,既能保护细胞又不引起胰高血糖素分泌和糖原分解,因此其配体相关化合物的开发研究成为开发2型糖尿病药物的重要方向。目前针对VPAC、PAC受体开发的配体类似物主要包括了肽类和非肽类小分子两大类,但它们仍然存在诸多不足,至今仅有一个药物进入到临床研究阶段。本综述系统总结了目前针对VPAC、PAC受体为靶标的肽类和非肽小分子药物的开发研究现状,可为将来此类药物的研发提供参考。 相似文献
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心血管疾病尤其是冠状动脉粥样硬化心脏病,已经成为威胁人类健康的主要杀手。但是由于动脉粥样斑块形成的复杂性,动脉粥样硬化发生机制并不明确,该疾病发生的炎症学说成为研究热点。本文将对单核细胞及其来源的巨噬细胞和树突状细胞在动脉粥样硬化炎症发病机制中的作用做一综述,为寻找该疾病新的药物靶点提供思路。 相似文献
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药物的使用极大地提高了人类的生存质量。药物的有效性是药物发现研究中的关键环节。药物的有效性通过识别药物与其作用的靶标蛋白来判断。然而,通过高通量筛选的实验方法分析确定化合物药物-靶标蛋白互作关联是一个十分昂贵、耗时且富有挑战性的任务。基于计算方法的化合物药物-靶标蛋白互作关联预测研究具有效率高、成本低的特点,越来越受到人们的重视。相比实验验证方法,化合物药物-靶标蛋白互作关联的计算方法可为药物发现研究后续的生物药学实验提供更为准确的潜在化合物药物-靶标蛋白候选对,达到减少生物实验的时间和成本的目的。本文回顾了近20年来基于计算方法的化合物药物-靶标蛋白互作关联预测算法所涉及的生物医学特征数据、预测方法和技术,并分析研究过程中所面临的生物医学特征数据高维稀疏,以及多源生物医学数据融合程度不高等问题,为进一步研究提供有价值的参考。 相似文献