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。     

企业在高技能人才培养中的主体作用研究

企业在高技能人才的培养中发挥着主体性作用,本文对此进行了深入研究。首先对其主体作用进行了论证,然后分析了企业在高技能人才培养中的主体作用的现状及存在的问题。最后根据企业在高技能人才培养中的主体作用的发挥的现状和所存在的问题,为了更好的提升企业在培养技能人才方面的主体作用,本文根据调查的数据资料和自身的多年的工作经验,从几个方面提出了几点对策建议。     

利用自助拉丁配分和模糊规则对橄榄油进行分类研究

利用Nicolet 6700傅里叶变换近红外光谱仪测定了20个橄榄油样品的光谱数据。采用多元散射校正、Savitz-ky-Golay平滑以及二阶求导对原始光谱数据进行预处理以提高信噪比、消除背景和基线的影响。在(4500～12000)cm~(-1)波段范围内计算20个近红外光谱的标准偏差,以(5200～5300)cm~(-1)和(5600～6000)cm~(-1)作为输入建立模糊专家系统。建模过程中采用n次自助拉丁配分法进行评价分类和建模的结果,将更具统计意义的n次均值作为预测结果。利用模糊专家系统的分类树和定量预测都能成功地将20个橄榄油分为特级初榨和普通橄榄油2大类。结果表明,本文为橄榄油品质的鉴定提供了1种简便、快捷、准确的方法。     

企业高技能人才的现状与对策研究

高技能人才是制造业企业生产经营的中坚力量,目前全国上下的企业对高技能人才都很重视。那么高技能人才的状况到底如何?计划时期的高技能人才的状况与市场经济时代的高技能人才的状况存在哪些不同?有哪些提高?文章就这几个问题进行了研究,并探讨了提升企业高技能人才的对策。     

基于行为视角的老工业基地校企联合高技能人才评价研究

目前老工业基地对“高技能人才”的需求日益增加，这一类人才是伴随经济发展新出现的中坚力量，如何对其进行评价是目前所要研究的关键问题。一方面由于“高技能人才”属于灰领阶层，不同于白领和蓝领，所以文章针对其特殊的工作性质与内容，分析出一个新的研究视角－行为视角；另一方面由于老工业基地的学校是满足企业高技能人才需求的重要输送渠道，人才的培养与使用存在一个评价对接的问题，因此，文章又提出一个新的评价方式一校企联合评价，在分析其行为的内涵与特点和规律性的基础上，建立了高技能人才行为评价指标体系和基于行为视角校企联合评价的高技能人才评价模式。在指标体系及其权章的确定研究中．采用了问卷调查法。     

二苯基吡咯烷酮类5-HT_(2C)抑制剂三维定量构效关系的研究

目前在药物设计开发领域,5-HT2C受体抑制剂备受关注,本文用比较分子相似性指数分析法(CoMSlA),研究34个二苯基取代吡咯烷酮类化合物的三维定量构效关系.考察衰减因子、电荷计算法以及不同作用场对构建模型的影响.建立的最佳模型交叉验证相关系数(q2)为0.571,非交叉验证相关系数(R2)为0.929,模型的标准偏差为0.225.发现疏水性在该类化合物与受体相互作用中发挥至关重要的作用,为进一步修饰结构提供指导.     

DNA依赖蛋白激酶抑制剂的CoMFA研究

运用比较分子力场分析方法(CoMFA),以DNA依赖蛋白激酶(DNA-PK)抑制剂分子为研究对象,建立1组对DNA依赖蛋白激酶有抑制活性化合物的三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,探索其活性数据和三维结构参数的关系,所建最佳模型交叉验证相关系数q2=0.670,非交叉验证相关系数R2=0.993,标准偏差SD=0.053,说明该模型预测能力较好.根据CoMFA模型的三维等势图可知,小体积、电负性大的取代基团,能提高该类化合物的活性,为新型DNA-PK抑制剂分子的设计提供了理论依据.     

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。     

人工神经网络-近红外光谱法测定桉树中综纤维素的含量

采用近红外光谱技术结合广义回归神经网络(GRNN)建立测定桉树中综纤维素的定量分析模型。以72个桉树样品作为实验材料,对光谱数据进行平滑、求导、压缩以及归一化,用桉树的近红外光谱数据建立广义回归神经网络模型.预测模型的预测均方根误差为0.0198。结果表明,该方法测量比较准确,可以用于桉树中综纤维素含量的预测。     

比较分子力场法研究5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4-三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂的定量构效关系

利用比较分子力场分析法(CoMFA),以5,6-二氢-(9H)-吡唑[3,4-c]-1,2,4一三唑[4,3-a]吡啶类抑制剂为研究对象,建立一组对嗜酸性粒细胞磷酸二酯酶有抑制活性的化合物及其三维定量构效关系(3D-QSAR)模型,探索化合物活性数据和三维结构参数之间的关系.模型的交叉验证相关系数q2=0.565,非交叉验证相关系数r2=0.867,标准偏差SE=0.362,F=49.782,立体场和静电场的贡献值分别为72.7%和27.3%.该模型的预测能力较好,能够增大取代基体积和降低取代基电负性,可以提高该类化合物的活性.