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951.
紫杉醇的结构修饰及构效关系 总被引:2,自引:0,他引:2
本文总结了近年来对紫杉醇进行结构修饰所得到的近80种紫杉醇类似物的合成方法及其构效关系. 相似文献
952.
细胞因子在造血细胞的生长和分化,免疫调节及宿主随御机制中发挥着重要作用。多数细胞因子是通过与一类受体亚家族相互作用而发挥其广泛生物学作用的。随着对细胞因子受体结构的认识不断加深和JAK-STAT信号通路的发现,分子生物学家们愈来愈意识到JAK-STAT在细胞因子信号传产 的主要导作用。 相似文献
953.
955.
我们采用改进的空气干燥法和Ag-NORs显带技术,分析了分布于新疆的湖蛙(Rana ridibunda pallas)的染色体组型、减数分裂及Ag-NOR。结果表明,湖蛙体细胞的二倍体染色体数目2n=26,由5对大型的染色体和8对小型的染色体组成。雌、雄个体间为发现异型性染色体的存在。Ag-NORs定位于第10对染色体长臂上的次缢痕处。在本次工作中,我们还发现,湖蛙除在伊犁外,博乐、乌鲁木齐市郊也有分布。 相似文献
956.
957.
958.
959.
药物从研发到临床应用需要耗费较长的时间,研发期间的投入成本可高达十几亿元。而随着医药研发与人工智能的结合以及生物信息学的飞速发展,药物活性相关数据急剧增加,传统的实验手段进行药物活性预测已经难以满足药物研发的需求。借助算法来辅助药物研发,解决药物研发中的各种问题能够大大推动药物研发进程。传统机器学习方法尤其是随机森林、支持向量机和人工神经网络在药物活性方面能够达到较高的预测精度。深度学习由于具有多层神经网络,模型可以接收高维的输入变量且不需要人工限定数据输入特征,可以拟合较为复杂的函数模型,应用于药物研发可以进一步提高各个环节的效率。在药物活性预测中应用较为广泛的深度学习模型主要是深度神经网络(deep neural networks,DNN)、循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)和自编码器(auto encoder,AE),而生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)由于其生成数据的能力常常被用来和其他模型结合进行数据增强。近年来深度学习在药物分子活性预测方面的研究和应用综述表明,深度学习模型的准确度和效率均高于传统实验方法和传统机器学习方法。因此,深度学习模型有望成为药物研发领域未来十年最重要的辅助计算模型。 相似文献
960.
今年暑假,在首都举行了全国性的植物生理教学讨论会。高教部委托在京津的北京大学、北京农业大学、北京师范大学、北京林学院、南开大学及上海的复旦大学等校共同筹划和主持了大会的召开。讨论会从7月28日到8月24日在北京大学举行。参加大会的成员共131人(另有参加旁听的10人),代表了全国6l个单位的植物生理教学工作者及科学工作者。包括12所综合性大学、26所农林学院、20所师范院校及3个其他单位(华东农业科学研究所、华北农业科学研究所及农业部干部学校)。全国有植物生理的大 相似文献