抗药物依赖药效团模型的构建与虚拟筛选

运用计算机辅助药物设计方法,基于多巴胺D2和D3受体部分激动剂构建具有抗药物依赖功效的药效团模型。再以该药效团模型作为提问结构,在天然产物数据库中进行虚拟筛选,利用分子对接技术,对筛选结果进行分析和评价,初步得到具有抗药物依赖功效的目标化合物。最后对目标化合物进行虚拟水溶性、肠道吸收性和血脑屏障通透性研究,为抗药物依赖新药的研发提供理论基础。     

乙酰胆碱M3受体拮抗剂的从头设计

M3受体是人体内分布广泛的一种重要的毒蕈碱乙酰胆碱受体亚型,与膀胱过度活动症、心律失常、呼吸道及支气管疾病密切相关.设计与合成M3受体拮抗剂对于开发治疗相关疾病的药物具有重要理论意义和应用价值。本文采用同源模建方法,构建了人M3受体蛋白的三维结构,基于M3受体拮抗剂的结构构建了其药效团模型,其中较理想的模型含有6个药效团特征元素。利用药效团模型进行了虚拟筛选,虚拟筛选的数据库是本实验室构建的虚拟化合物库,发现了10个新型的对M3受体有拮抗作用的化合物。最后对这10个化合物进行了分子对接,根据对接结果,发现3个化合物对接能量及结合方式比较合理,为M3受体拮抗剂的合成研究及活性测定奠定了基础。     

基于源代码的next、nextval函数值求解方法

串的模式匹配是计算机软件技术"数据结构"这门核心课程中非常重要的内容.模式匹配算法中最为经典的是KMP算法及其改进算法.要掌握这两种算法,就必须搞清楚next,nextval函数值的求解过程.目前,大部分的"数据结构"教材对next,nextval函数值的求解过程有探讨,但几乎都是用文字描述的,使读者如坠迷雾.本文提出并介绍的基于源代码的求解方法不但对求解过程的描述清晰,而且可以从根本上解决这个问题.     

金莲花碱的潜在作用靶标预测及分子对接研究

利用Pharm Mapper sever的药效团匹配方法对金莲花碱(trolline)的潜在作用靶标进行筛选,虚拟筛选得到的靶标所涉及的疾病与实验报道的金莲花碱的抗菌活性一致。进而利用分子对接技术对金莲花碱与潜在靶标的作用模式进行了研究,发现它们在形状、电负性和疏水性方面匹配良好,能有效抑制靶标的活性。本研究结果表明,Pharm Mapper sever的药效团匹配和分子对接方法可作为预测药物潜在靶标的有效手段,为探讨金莲花碱的分子机制提供线索,并为深入揭示金莲花碱抗菌活性的分子机制提供新思路。     

基于多目标粒子群的对接函数综合

针对虚拟筛选过程中对接打分函数适应度低及已有数据集不平衡特点,本文提出了基于多目标粒子群优化的对接函数综合评价方法,以求解多个目标和约束条件下的分类器集合权重分配,为解决训练集不平衡状态下分类器优化问题提供了一种有效的方法.实验结果表明该算法提高了虚拟筛选过程中对接打分函数的应用效果.     

苯甲酰氨类HDAC2抑制剂的3D-QSAR及虚拟筛选研究

本文应用传统比较分子力场分析法CoMFA,比较分子相似性指数法CoMSIA和Topomer CoMFA方法,对组蛋白去乙酰化酶2(HDAC2)的苯甲酰胺类抑制剂进行了构效关系和基于药效团的筛选研究。基于分子片段建模的Topomer CoMFA的交叉验证系数q~2为0.594,预测相关系数r~2_(pred)为0.973。基于对接活性构象叠合得到的CoMFA,CoMSIA的交叉验证相关系数q~2分别为0.634,0.561,预测相关系数r~2_(pred)分别为0.905,0.68。基于药效团模型011叠合的CoMFA,CoMSIA交叉验证相关系数q~2分别为0.588,0.592,预测相关系数r~2_(pred)分别为0.68,0.859。结果表明这5个3D-QSAR模型均具有良好的稳定性和预测能力。另外,由18个活性较高结构多样的分子建立了可靠的药效团模型。运用药效团模型011和016对NCI数据库进行筛选,将筛选得到的分子与HDAC2蛋白酶进行分子对接,并由PASS进行活性验证,最终得到了18个分子,且对接打分值都大于6,可作为新的HDAC2抑制剂。     

尿道选择性α_1-肾上腺素受体拮抗剂药效团的构建

目的 :建立具有尿道选择性α1 肾上腺素受体拮抗剂的药效团模型。方法 :选择对受体亚型和尿道组织均有高亲和力的化合物 ,经计算机建模、分子动力学优化、系统搜索得到一系列低能构象 ,通过Apex 3D软件计算并构建药效团初步模型 ,再参照已有的构效关系数据进行筛选、判别。结果 :得到 3个符合要求的药效团 ,它们均含有一个碱性中心和芳环中心 ,还存在一个氢位点 (HST)。结论 :该模型有助于我们设计、合成活性高且副作用低的新型抗前列腺增生药物。     

药物SAHA的潜在靶标预测及分子对接研究

利用PharmMapper的反向药效团匹配方法对SAHA(伏立诺他)的潜在靶标进行筛选,虚拟筛选得到的HDLP,HDAC8等9个靶标已被实验研究证实。靶标所涉及的疾病与实验报道的SAHA的药理学活性一致,如抗癌、抗炎、抗肿瘤等作用。另外,预测出与老年痴呆、糖尿病、风湿性关节炎等疾病相关的SAHA的潜在靶标,进而利用分子对接技术对SAHA与潜在靶标的作用模式进行了研究。SAHA与潜在靶标的对接结果表明,它们在形状、电负性和疏水性方面匹配良好,能有效抑制靶标的活性。本实验研究表明,反药效团匹配和分子对接方法可作为预测药物潜在靶标的有效手段,为SAHA新的适用症的进一步研究提供理论指导。     

一种基于代码静态分析的缓冲区溢出检测算法

缓冲区溢出目前已成为最常见的软件安全漏洞之一,从源代码形式来看,常见的缓冲区溢出漏洞主要有两种类型:数据拷贝和格式化字符串造成的缓冲区溢出.分析了常见缓冲区溢出漏洞发生的原因,给出了格式化字符串存储长度的计算方法,介绍了一种基于源代码静态分析的缓冲区溢出检测算法,该算法首先对源代码进行建模,构造其抽象语法树、符号表、控制流图、函数调用图,在此基础上运用区间运算技术来分析和计算程序变量及表达式的取值范围,并在函数间分析中引入函数摘要来代替实际的函数调用.最后使用该方法对开源软件项目进行检测,结果表明该方法能够有效地、精确地检测缓冲区溢出.     

通过关联规则算法Apriori解读Weka源代码

在阐述了关联规则算法Apriori要义的基础上,解读了其在Weka系统中的具体实现。详细分析了weka源代码中实现Apriori算法的基础核心类包和算法实现类包中的关键类以及这些类内部的关键函数及变量,为探索通过weka源代码学习和研究数据挖掘算法及其实现方法提供了很好的帮助。     

基于Net平台的计算机自动评阅系统的研究与实现

自动阅卷评分是大规模计算机考试的必然选择,而主观题的评分一直制约着考试系统的发展。通过分析现有评分系统的不足,提出基于Net技术,设计一套能满足计算机基础无纸化考试需要的试题评阅系统,实现网络命题、网络管理和自动生成试题评阅信息等一系列功能。特别针对主观操作题,该系统给出其命题和评分的基本思想和核心代码,实现主观题的自动评分和试题库的开放性,取得广泛的应用价值和社会效益,对其他学科的考试具有很好的借鉴意义。     

eHiTS: a new fast, exhaustive flexible ligand docking system

The flexible ligand docking problem is divided into two subproblems: pose/conformation search and scoring function. For successful virtual screening the search algorithm must be fast and able to find the optimal binding pose and conformation of the ligand. Statistical analysis of experimental data of bound ligand conformations is presented with conclusions about the sampling requirements for docking algorithms. eHiTS is an exhaustive flexible-docking method that systematically covers the part of the conformational and positional search space that avoids severe steric clashes, producing highly accurate docking poses at a speed practical for virtual high-throughput screening. The customizable scoring function of eHiTS combines novel terms (based on local surface point contact evaluation) with traditional empirical and statistical approaches. Validation results of eHiTS are presented and compared to three other docking software on a set of 91 PDB structures that are common to the validation sets published for the other programs.     

轻量级虚拟机系统资源保护层研究

为了保护计算机不受未知恶意软件的破坏,采用模拟系统环境虚拟执行保护计算机关键资源,通过HOOK技术引入轻量级资源虚拟机,实现对计算机关键资源的保护。提供多种行为分析API,使之成为一个可供二次开发的分析平台,成功地解决了无特征码情况下新型木马的识别问题。     

11种结合自由能评价函数对中草药中法尼酯受体的配体预测比较

以蛋白质晶体结构数据库PDB中FX-fexaramine复合物(PDB代码:1OSH)三维结构为研究对象,采用Ligandfit作为采样工具,筛选到中草药中12个可能与FXR相互作用强的的配体。并比较了11种结合自由能评价函数(Ligscorel、Lig- score2、D-Score、-PLP1、-PLP2、Jain、-PMF、Ludil、Ludi2、Ludi3,以及共同评价函数)在该研究体系中的预测能力。结果表明将评价函数中的-PLP1和-PLP1这2种评价函数的预测能力最好。     

基于多特征权重分配的源代码搜索优化

对开源代码进行准确搜索是实现代码复用的前提。在基于关键字搜索的研究中,目前只关注匹配方法签名。结合源代码注释对方法功能的语义描述,提出结合代码注释的关键字搜索方法。通过生成源代码抽象语法树,从中识别方法签名与各类型注释等组合代码特征;将代码特征与查询语句分别用向量表示,并计算向量间的余弦相似度,然后制定针对搜索结果多特征权重分配的评分机制。根据评分对搜索结果进行排序,得到与查询语句相关的结果序列。实验结果表明,多个代码特征在不同权重影响下可以提升源代码搜索准确度。     

基于程序控制流图源代码相似程度分析系统

源代码相似程度分析在软件工程和计算机教学等领域都有重要的应用.软件工程领域的源代码盗窃和著作权纠纷仲裁,计算机教学领域的学生作业作弊分析都需要源代码相似程度的分析.良好的源代码相似程序分析软件还可以应用于相似代码聚类和搜索引擎的源代码搜索领域.尽管源代码相似程度分析问题由来已久,但是这个问题并没有令人十分满意和惊喜的研究结果.源代码有其特殊结构,使用传统的纯文本相似度分析显然是不合适的.将首先介绍这个问题的研究历史和进展,简单分析这个问题的难点所在,继而介绍一个新的基于程序控制流图分析的源代码相似程度分析系统,并给出其算法和实现细节.文章最后将分析这个方法的优劣所在,讨论这个方法的进一步改进方向.     

一种基于程序理解的N-S图生成算法

程序理解是计算机自动实现程序源码分析、获得程序结构相关知识的技术,在程序理解信息提取的基础上,针对程序函数级以下结构的源码分析,运用计算机可视化技术,提出一种N-S图表示程序函数的算法,运用该算法可解决图元设计、图元缩放与定位、图元嵌套等问题。算法运行结果表明,该算法能够快速有效地生成N-S图,提高程序理解的效率。     

基于S3C2440的Bootloader的分析与设计

通过修改U-boot-1.1.6版本的源码,设计并实现了从NAND Flash和NOR Flash两种启动的嵌入式Bootloader,并将其移植到S3C2440微处理器的嵌入式系统上.对bootloader的设计决定了实现的bootloader不仅仅起到加载内核镜像这一基本功能,而是把bootloader看作是一个虚拟的小系统,让其对硬件板级系统有更多的支持以为系统开发者提供方便.     

虚拟三维场景与二维电子地图交互系统研究

提出并建立了一个虚拟三维场景与二维电子地图交互系统。介绍了系统的组成和各部分实现的功能。对虚拟场景的数据组织、场景数据读入、观察者位置的确定及交互功能的实现等给出解决方案,给出了实现的代码及画面。该系统利用二维电子地图简洁性、宏观性的特点,通过与虚拟三维场景间的互响应减少观察者在虚拟三维场景中漫游所产生的迷失感,在实际应用中取得了较好的效果。