脉动流条件下动脉狭窄血管内脂质浓度极化现象的计算机数值模拟

在脉动流条件下，用计算机数值模拟的方法对低密度脂蛋白(LDL)在动脉狭窄血管段内的质量传输进行了研究。计算结果表明．无论是在定常流还是在脉动流条件下．LDL都将聚积于血管狭窄处峰口附近的流动分离点，LDL壁面浓度在此处最高。在脉动流条件下，LDL在血流受扰动区的聚积高于定常流的值；而且．流动分离点处LDL壁面浓度峰值覆盖的区域也宽于定常流。本文所揭示出的LDL在血管狭窄处的质量传输现象可能在动脉粥样硬化的局部性和动脉狭窄的形成中起着很重要的作用。     

血流动力学与动脉粥样硬化

动脉粥样硬化引发的心血管疾病已成为疾病死亡的主要原因，动脉粥样硬化虽是一多因素疾病，但该疾病的局部性现象却与心血管系统的血流动力学特性有关。目前，人们在这一领域的研究重点主要集中于弄明局部应力，特别是流动剪切应力变化对动脉血管生理和病理的影响，本在综述血流动力学因素对动脉粥样硬化的影响的同时，根据实验研究提出了一些新的见解，认为血管内壁脂质浓度极化也是造成动脉粥样硬化的重要因素。     

分子对接技术用于马来酰亚胺类GSK-3α抑制剂的作用特征分析

糖原合酶激酶-3α(GSK-3α)是治疗阿尔兹海默症(AD)的关键靶点之一.采用基于R基团的搜索组合分子对接研究了GSK-3α抑制剂的作用特征.以45个马来酰亚胺类GSK-3α抑制剂分子为训练集,采用Topomer CoMFA建立3D-QSAR模型,其拟合与留一法交互验证的复相关系数和标准差分别为r2=0.797,SD=0.210,q2cv=0.611,SDcv=0.280,对22个测试集样本外部预测的复相关系数与标准差分别为r2pred=0.703,SDpred=0.213.以Topomer Search搜索技术设计了25个理论上具有更高活性的新型分子.分子对接对比研究表明,新设计的分子与建模样本同GSK-3α的作用位点具有类似的作用特征,且与对比文献一致.该研究为AD治疗的分子设计与研发提供了新的思路.     

支持向量机和线性判别分析用于禽流感病毒编码蛋白识别

以支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)对200条禽流感病毒、100条B型流感和100条C型流感病毒蛋白共400条为训练集样本,从表征序列的200个整体与局部变量中以逐步(stepwise)方法选取24个变量作为LDA模型的输入建立线性识别模型,病毒蛋白总识别率达99.8%,留一法交互检验总识别率为99.4%.从原始200变量中经主成分分析得16个主成分作为SVM的输入,以径向基核函数(RBF)SVM建立非线性识别模型,病毒蛋白总识别率为99.8%,留一法交互检验总识别率为99.2%.以100条禽流感、50条B型流感和50条C型流感病毒编码蛋白质共200条为测试集样本,得LDA模型,对其总识别正确率为95.4%,SVM模型对其总识别正确率为96.5%.识别结果表明,两个模型都可较好识别禽流感病毒蛋白,并且SVM对禽流感病毒蛋白的识别结果优于LDA.     

基于Topomer CoMFA和Surflex-dock的GSK-3β抑制剂的3D-QSAR与作用模式研究

GSK-3β的过度表达可导致人脑神经细胞内Tau蛋白的过磷酸化,从而介导阿尔兹海默病(Alzheimer’s disease,AD)的发生.本文旨在研究GSK-3β的马来酰胺类抑制剂的三维定量构效关系(3D-QSAR)及新抑制剂分子与GSK-3β的作用机制.采用基于R基团搜索技术的Topomer CoMFA建立了49个马来酰胺类GSK-3β抑制剂的3D-QSAR模型,并用包括25个样本的测试集验证模型的外部预测能力.所得优化模型的拟合、交互验证以及外部验证的复相关系数分别为0.928,0.790和0.725.采用Topomer search在ZINC分子数据库中进行虚拟搜索,设计了28个可能具有更高活性的新抑制剂.借助Surflex-dock分子对接研究了新抑制剂与GSK-3β作用模式与机制.结果显示,新抑制剂与GSK-3β的Asp133,Tyr134,Val135和Pro136等位点作用显著.