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为了解金钗石斛乙醇提取物正丁醇部位的化学成分,通过硅胶、凝胶、反相硅胶和高效液相等各种色谱技术进行分离纯化得到3个化合物,并根据核磁共振、质谱等波谱手段确定其结构分别为2,11-epoxy-11,13-dihydroxypicrotoxano-3(15)- lactone (1)、2,4,6-三甲氧基苯-1-O-β-d-葡萄糖苷 (2)和3-methylbutan-1-ol β-d-glucopyranoside (3)。其中化合物1是一个新的木防己毒烷型倍半萜,该类化合物是金钗石斛中具有代表性的倍半萜类型。所有化合物均没有α-葡萄糖苷酶和酪氨酸酶抑制活性,同时化合物1也没有神经保护活性。 相似文献
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将胎龄为17d的大鼠胚胎海马(移植物)移植到同种成年大鼠(宿主)腹海马,90d后,用TH免疫细胞化学方法对海马移植物内神经元与儿茶酚胺(catecholamine CA)能纤维之间的突触联系进行上观察。免疫组织化学显示,宿主海马内有大量TH免疫反应纤维。这些纤维是直径为0.5-1μm的细纤维。它们的分布密度是,齿回门区和CA3区透明层内较密集,分子层次之,锥体细胞层和颗粒细胞层内较稀疏。在移植物的 相似文献
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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
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以Box-Behnken组合设计进行僵蚕药材酸法提取工艺的响应面优化,并对提取物中蛋白质进行定性定量分析。结果表明:酸法工艺获取僵蚕蛋白质的最佳条件为提取温度31. 8℃、提取时间3. 0 h、液料比49. 6∶1(V∶m)、醋酸钠缓冲液浓度0. 12 mol/L,此时蛋白质提取率为5. 34%。十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)指纹图谱结果表明,僵蚕酸溶性蛋白质主要分布于26 390~31 570和59 130~81 790区间,其中31 570与27 870蛋白约占总蛋白的59. 9%,71 700与81 790蛋白约占总蛋白的24. 3%。傅里叶变换红外吸收光谱(FTIR)结果表明,僵蚕酸溶性蛋白质具有特征性指纹图谱。上述结果有望用做僵蚕药材分子鉴定的依据,有助于僵蚕资源的开发利用。 相似文献
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鄂西早侏罗世香溪植物群真蕨植物研究进展 总被引:5,自引:0,他引:5
近年来对真蕨植物系统发育演化的研究引起了学术界的广泛关注,而对地史时期真蕨化石多样性变化、繁殖器官和原位孢子微细构造的探究成为了解该类群植物辐射演化历史和系统发育不可或缺的途径.我国湖北西部早侏罗世香溪组真蕨植物化石十分丰富,且具有较高的多样性.包括合囊蕨科、紫萁科、马通科、双扇蕨科及蚌壳蕨科等,共计约11属25种.近年来,对该地区真蕨植物化石研究日渐深入,并在多个领域取得了一系列重要进展.基于鄂西秭归地区保存完好的生殖器官化石标本,先后获得了合囊蕨科Marattia asiatica、马通科Phlebop-teris polypodioides、双扇蕨科Dictyophyllum nilssonii、蚌壳蕨科Coniopteris cf.bella和Coniopteris sp.等种原位孢子.利用扫描和透射电镜等手段对Marattia asiatica和Dictyophyllum nilssonii原位孢子超微结构的研究,对认识真蕨植物系统发育和演化提供了重要的微观证据.香溪组上部真蕨植物代表我国早中生代南方植物区系典型的真蕨植物生态群落,且以马通科Phlebopteris和双扇蕨科Dictyophyllum为主导分子,伴生有合囊蕨科、紫萁科和蚌壳蕨科分子,指示热带、亚热带温暖潮湿气候类型,并代表原位埋藏的泥炭沼泽生态环境. 相似文献