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11.
组织激肽释放酶为一类性质相似的化合物,可由肝脏、胰脏、脑神经等合成。人类多种疾病与激肽释放酶基因表达相关,该基因是高血压基因治疗研究的首选靶点。本文综述了激肽释放酶基因与疾病的相关性以及该基因重组载体的构建和表达等研究进展。 相似文献
12.
5-氯甲酰氧基异肽酰氯的制备 总被引:4,自引:0,他引:4
以三光气(简称BTC)为酰氯化剂,与 5 -羟基异酞酸在复合催化剂作用下制备了 5- 氯甲酰氧基异肽酰氯(简称CFIC),收率最高可达 42 .3%。分析了反应条件的改变对产品收率的影响。反应物量比R〔n(三光气)∶n(5- 羟基异酞酸)〕≤1 .1时,产品收率很低,几乎得不到产品; 1. 11 7时,影响不大。溶剂极性越大,反应越快,收率越高。复合催化剂(三乙胺 /咪唑、吡啶 /咪唑)的催化效果远远优于单一催化剂(N,N -二甲基甲酰胺、三乙胺、吡啶和咪唑)。反应适宜在 5 ~20℃操作,温度高于 30℃时,反应很难进行。反应时间较短时,对产品收率影响较大,当时间大于 24h后,影响不大。利用正交实验确定的最佳工艺条件为:反应物量比为 1. 67;催化剂为m(咪唑)∶m(吡啶) =1∶4及m(吡啶+咪唑)∶m(三光气) =0. 08∶1;反应温度5~10℃。用红外光谱仪分析产品的主要官能团:在 1785. 24、1764 .12、1603 .20cm-1和 1557. 99cm-1处有强吸收峰,它们分别为Ar—OCOCl、Ar—COCl与三取代基苯环。用高效液相色谱仪测得w(CFIC) =99. 4%,用数字熔点仪测得产品熔点为 56. 7~57. 0℃。推测了三光气在催化剂作用下的反应机理。 相似文献
13.
重组人促红细胞生成素(rHuEPO)是一种糖蛋白,相对分子质量约为30000,目前多用于治疗贫血,其活性主要由蛋白部分决定,因此反映EPO一级结构的肽谱图通常是控制制品质量的重要标准。目前《中国药典》三部(2005年版)规定的方法是在特定条件下,以胰蛋白酶水解rHuEPO,用HPLC分离酶解后的肽段,与对照品进行对比,应保持一致。但HPLC分析rHuEPO酶解肽段存在分析时间较长和响应值相对较低的不足。UPLC(超高效液相色谱系统)与HPLC相比,具有更高的分离能力和灵敏度,采用UPLC分析蛋白质肽图谱,可缩短分析时间,获得更好的结果,从而实现准确… 相似文献
14.
15.
运用Plackett-Burman法确定了影响脂肽产量的3个重要因素:FeSO4、MnSO4和酵母粉,通过最陡爬坡试验确定了以上3个重要影响因素的最佳质量浓度范围,再利用Box-Behnken设计得出回归方程并利用Minitab软件进行回归分析,得到各因素的最佳质量浓度(g/L):FeSO40.011,MnSO40.204,酵母粉0.205,KH2PO43.4,Na2HPO41.5,NaNO34,MgSO4.7H2O 0.2,液体石蜡25。采用优化后的培养基进行发酵,发酵液的表面张力值降至38.4 mN/m,脂肽产量达到401 mg/L,提高了19.7%。 相似文献
16.
17.
最新研究表明,寡肽可以被小肠直接吸收,但其吸收方式是与氨基酸不同的、相互独立的转运机制。寡肽的特殊载体,通过氢离子和钙离子浓度电导的消耗能量的主动转运系统、具pH依赖性的非耗能性钠离子和氢离子交换系统和谷胱甘肽(GSH)等三种系统进行转运。食物蛋白质的品质、肽链长度与肽的氨基酸组成、生理状况等因素都会影响寡肽的消化吸收。 相似文献
18.
贾艳梅 《天津工业大学学报》2010,29(5)
以柞蚕落绵为原料制备丝肽,并对其进行红外及紫外光谱分析.采用该丝肽整理棉织物,然后用艾蒿、苏木、红茶3种天然染料对整理前后的棉织物进行染色,探讨丝肽整理对棉织物天然染料染色性能的影响.结果表明:经丝肽整理后,棉织物采用3种天然染料染色的K/S值均有不同程度的提高,摩擦牢度和皂洗牢度略有下降,其中红茶Cu2+媒染样品的K/S值提高最显著,为整理前的2.24倍,其皂洗和摩擦牢度均达到3级以上.棉织物经丝肽整理后,断裂强力稍有下降,白度基本保持不变,柔软度有所改善. 相似文献
19.
美拉德反应制备鲍鱼脏器肽呈味基料及其抗氧化活性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用美拉德反应处理皱纹盘鲍脏器肽制备呈味基料,并通过感官评定实验及体外抗氧化实验评价了美拉德反应处理对鲍鱼脏器肽风味及抗氧化活性的影响.结果表明,鲍鱼脏器肽经美拉德反应处理后,鲜味增加,腥、苦等不良口味下降,总体风味得到显著提升.与反应前相比,美拉德反应产物的DPPH自由基清除活性增强百倍,而羟自由基清除活性及还原活性... 相似文献
20.
长链非编码RNA(lncRNA)中的小开放阅读框(sORFs)能够编码长度不超过100个氨基酸的短肽。针对短肽预测研究中lncRNA中的sORFs特征不鲜明且高可信度数据尚不充分的问题,提出一种基于表示学习的深度森林(DF)模型。首先,使用常规lncRNA特征提取方法对sORFs进行编码;其次,通过自编码器(AE)进行表示学习来获得输入数据的高效表示;最后,训练DF模型实现对lncRNA编码短肽的预测。实验结果表明,该模型在拟南芥数据集上能够达到92.08%的准确率,高于传统机器学习模型、深度学习模型以及组合模型,且具有较好的稳定性;此外,在大豆与玉米数据集上进行的模型测试中,该模型的准确率分别能达到78.16%和74.92%,验证了所提模型良好的泛化能力。 相似文献