荞麦抗营养素的研究进展

重点介绍了荞麦蛋白类酶抑制剂的生化特性、活性测定、影响因子、生理和营养作用。并对丹宁等非蛋白类抑制因子也作了概述。     

苯并噁嗪羧酸酯类化合物的合成与生物活性研究

设计并合成了12个N-异吲哚-1,3-二酮取代苯并噁嗪羧酸酯类化合物,其结构经核磁共振、质谱等表征。生物活性测试结果表明部分化合物2-(6-(1,3-二氧异吲哚-2-基)-7-氟-3-氧-2,3-二氢苯并[b][1,4]噁嗪-4-基)羧酸酯(7)对双子叶杂草表现出芽后除草活性,如在75ga.i./hm2剂量下芽后茎叶处理时,化合物7a、7b和7c等对苘麻、藜、凹头苋等双子叶杂草均具有80%以上的除草活性。     

抗耐药菌β-内酰胺酶抑制剂筛选方法的优化

本研究以适用广泛的分光光度法为切入点,以他唑巴坦作为阳性对照,通过检测反应体系吸光度的变化,优化反应条件,对200种内生真菌发酵液进行了初步筛选。确定筛选平台最佳方案为:最大吸收波长为571nm,青霉素V钾浓度为0.02mg/mL,酶浓度为70U/mL,他唑巴坦浓度为0.03 mg/mL。筛选出2个对β-内酰胺酶具有高抑制活性的优良菌株。     

杞枣膏的营养成分及活性分析

以杞枣膏为研究对象,采用水提醇沉法、紫外分光光度法对其总黄酮、总多酚、总糖、多糖含量进行了测定,分别为7.246g·kg-1、18.315g·kg-1、595.74g·kg-1和32.28g·kg-1。采用DPPH法、FRAP法、T-AOC法对杞枣膏的抗氧化活性进行了研究,DPPH清除率为81.67%,FRAP值为32.225μmol FeSO4·g-1,总抗氧化能力为333.024单位·g-1。采用蒽酮-硫酸法对杞枣膏的α-淀粉酶抑制活性进行了研究,杞枣膏对α-淀粉酶抑制活性为33.01%。杞枣膏具有一定的抗氧化、抑制淀粉酶活性,具有成为抗氧化剂及降糖药物的潜能。     

α-淀粉酶抑制剂构效关系及应用研究进展

α-淀粉酶抑制剂（α-AI）是一类对人、昆虫胰腺和唾液表现出抑制活性的物质，能够降低人体内血糖指数，并能够杀灭害虫，在医药、农业领域有着广泛的应用。本文综述了蛋白质类和非蛋白质类α-淀粉酶抑制剂的来源、结构以及作用机理，重点从构效关系的角度对α-AI的作用机制进行了剖析，同时对α-淀粉酶抑制剂在疾病防治和农业生产及植物保护方面的应用进行了总结。本文为不同来源的α-AI产品的深度开发及应用提供参考。     

我国非典型β-内酰胺类抗生素的发展现状

从结构特点和代表性药物、国内开发现状、药政管理等方面对我国非典型β-内酰胺类抗生素的发展进行了综述,涉及单环β-内酰胺类、β-内酰胺酶抑制剂、碳青霉烯类、氧头孢烯类、头霉素类等类别品种的国内发展现状.     

分子电性-距离矢量对典型抗HIV类药物的有效表征

采用二维拓扑结构描述子—分子电性距离矢量(MEDV),对TIBO类衍生物、非核苷类逆转录酶抑制剂和环脲类化合物等三类抗HIV病毒的药物定量结构活性关系进行了研究.用MEDV描述子对三类药物分子进行结构表征,以VSMP法对所得的91个分子结构描述符进行优化筛选以得到最优子集,用多元线性回归方法(MLR)分别构建了三类抗HIV病毒药分子结构与生物活性之间的定量构效关系(QSAR)模型.模型相关系数r分别为0.930 4,0.852 5和0.957 9,留一法交互验证(leave-one-out cross validation,LOO-CV)相关系数q分别为0.888 8,0.815 5和0.908 4,表明QSAR模型具有良好的稳定性和预测能力.QSAR模型表明分子中取代基团的种类和取代位置对药物分子的生物活性有显著影响.     

融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法研究

为了提高个性化外卖推荐系统的准确率,结合传统的协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题,提出一种融合朴素贝叶斯和协同过滤的外卖推荐并行算法。采用并行的朴素贝叶斯分类算法构建外卖评论文本情感分类器,量化评论文本情感值;结合评分数值构建外卖综合评分模型;将综合评分结果整合到推荐系统的训练集,利用优化的并行ALS算法进行推荐。实验结果表明,该推荐算法不仅在推荐准确率上有一定的提高,还具有良好的加速比。该算法应用于个性化外卖推荐是可行和有效的。     

多核/众核平台上推荐算法的实现与性能评估

用OpenCL语言标准设计并实现了推荐系统领域的两种经典算法:交替最小二乘法(Alternating Least Squares,ALS)与循环坐标下降法(Cyclic Coordinate Descent,CCD)。将其应用到CPU,GPU,MIC多核与众核平台上,探索了在该平台上影响算法性能的因子:潜在特征维数与线程个数。同时,将OpenCL实现的两种算法与CUDA和OpenMP的实现进行比较,得出了一系列结论。在同等条件下,与ALS算法相比,CCD算法的精度更高,收敛速度更快且更稳定,但所耗时间更长。ALS和CCD算法基于OpenCL的实现性能不亚于CUDA(CCD 上加速比为1.03x,ALS上加速比为1.2x)和OpenMP的实现(CCD与ALS上加速比大约为1.6~1.7x),并且两种算法在CPU平台上的性能均比GPU与MIC好。