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  • 2015年1月生命科学新增案例

    中国教育装备采购网 2015/1/15 17:38:00 围观1135次 我要分享

    尊敬的客户,您好!
    为了给客户提供更便捷的技术服务,创腾科技将会定期推出应用案例,供大家参考学习!


    1月份共新增7个应用案例:
    一、AtPP2CF1增加植物生长的分子机制的研究
    二、水稻条纹病毒(RSV)发病机制的研究
    三、在氧化应激情况下DNA氧化性损伤机制的研究
    四、基于机器学习方法进行的中药类药性分析研究
    五、姜黄素对损伤性缺血和LLC肺癌模型多重效果的研究
    六、药物研发实验室信息化工具的整合策略,LIMS、ELN、CDS与SDMS的整合
    七、经得起时间检验的QSAR模型

    具体案例简介及查看链接:

    案例名称 AtPP2CF1增加植物生长的分子机制的研究
    参考文献 Journal of Experimental Botany, Vol. 65, No. 18, pp. 5385–5400, 2014. IF=5.794
    软    件 Discovery Studio 
    研究方向 计算生物学
    简    介 本文通过实验和计算模拟的两种方法,对AtPP2CF1和PP2Cs的调控机制进行解释和说明。
    案例名称 水稻条纹病毒(RSV)发病机制的研究
    参考文献 NATURE COMMUNICATIONS | 5:4768 | Published 9 Sep 2014  IF=10.742
    软    件 Discovery Studio 
    研究方向 计算生物学
    简    介 水稻敏感型的等位基因(STV11-S)会使磺基转移酶(OsSOT1)活性失活,本文主要对STV11-R的作用机制进行研究。
    案例名称 在氧化应激情况下DNA氧化性损伤机制的研究
    参考文献 0 0 MO N T H 2 0 1 4 | VO L 0 0 0 | N AT U R E | 1 IF=42.351
    软    件 Discovery Studio 
    研究方向 计算生物学
    简    介 DNA的氧化性损伤会诱导细胞死亡,本文研究为解释DNA损伤引发癌症提供一定线索。
    案例名称 基于机器学习方法进行的中药类药性分析研究
    参考文献 Mol. Pharmaceutics. 2012, 9, 2875?2886. IF=4.787
    软    件 Discovery Studio 
    研究方向 药物设计
    简    介 本文采用贝叶斯分类方法和递归分割方法,基于大量分子物理化学性质和分子指纹,构建了更为精确可靠的类药性预测模型并对中草药化合物进行类药性的评价。
    案例名称 姜黄素对损伤性缺血和LLC肺癌模型多重效果的研究
    参考文献 BBA - Molecular Basis of Disease, 2014, 1842(9): 1742-1754.  IF=5.089
    软    件 Discovery Studio 
    研究方向 药物设计
    简    介 姜黄素可以很好的促进血管生成,同时又可以有效抑制肿瘤发生。本文结合分子对接、分子动力学模拟技术和实验进一步研究了姜黄素在损伤性缺血和Lewis lung cancer(LLC)模型中体现出的双重血管再生效果。
    案例名称 药物研发实验室信息化工具的整合策略,LIMS、ELN、CDS与SDMS的整合
    参考文献 Journal of Laboratory Automation 18(2) 126–136   IF:1.5
    软    件 Pipeline Pilot 
    研究方向 化学信息学
    简    介 ELN、LIMS等实验室信息化工具在药物研发企业信息化过程中发挥着重要作用。如果能够将这些工具及其数据进行有效整合将能够更好地帮助更好地决策以及发现在研新化合物的市场机会。本文主要介绍如何构建以电子实验记录本ELN为核心的信息整合工具
    案例名称 经得起时间检验的QSAR模型
    参考文献 Mol. Pharmaceutics 2013, 10, 1183?1190  IF 4.787
    软    件 Pipeline Pilot 
    研究方向 药物设计
    简    介 QSAR模型是药物化学家在设计药物时的重要武器之一。然而,QSAR模型往往存在着许多陷阱,在等待着粗心的用户甚至是富有经验的构建者,且每个模型都会有一定应用范围的限制。如何构建准确性和精确性俱佳,且具有鲁棒性的QSAR模型,AstraZeneca(阿斯利康)的QSAR模型专家将会给我们分享一些他们的构建QSAR模型经验。

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