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公开(公告)号：CN113409899B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110677549.4
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于作用模式的人类发育毒性预测的方法，属于化学品的人类发育毒性虚拟筛选与活性预测领域。包括构建化合物活性数据集，基于人类发育毒性作用模式，选取了有害结局路径，收集了有害结局路径信号通路上的研究事件及其活性数据；并基于所述数据集构建第一预测模型；然后利用若干种具有体内实验数据的化合物，以及利用所述第一预测模型对具有体内实验数据的化合物进行预测的预测结果，利用朴素贝叶斯算法训练得到第二预测模型；将待测化合物输入到所述第一预测模型中进行定性预测，并将定性预测结果输入所述第二预测模型，完成对化学品的人类发育毒性进行预测。本发明可以对潜在基于作用模式的人类发育毒性化学品进行高通量筛查。
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公开(公告)号：CN110610745A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910904484.5
申请日：2019-09-24
Applicant: 南京大学
IPC: G16C10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于增强采样分子动力学模拟的混合拟、抗雌激素效应的识别和预测方法，基于核受体变构和共调节因子调控机制，采用增强采样分子动力学模拟方法，通过识别局部和全局自由能最低点并进行动态轨迹聚类，提取配体化合物作用下雌激素受体α的稳态构象，并根据受体第12号螺旋稳定位置与共调节因子招募/抑制机制的关系，判断受测化合物的雌激素干扰效应，识别和预测拟性、抗性和混合拟、抗性干扰物。相比于传统体外实验方法，此方法成本低廉、效率更高，且避免了混合拟、抗性干扰物的细胞特异性问题；相比于已有的计算机辅助筛选方法，此方法能有效识别稳态构象，实现混合拟、抗雌激素干扰效应的预测。
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公开(公告)号：CN110501510A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910904152.7
申请日：2019-09-24
Applicant: 南京大学
IPC: G01N33/74
Abstract: 本发明公开了一种基于增强采样分子动力学模拟的混合拟、抗糖皮质激素干扰物的识别方法，基于核受体变构和共调节因子调控机制，采用增强采样分子动力学模拟方法，通过识别局部和全局自由能最低点并进行动态轨迹聚类，提取配体化合物作用下糖皮质激素受体的稳态构象，并根据受体第12号螺旋稳定位置与共调节因子招募/抑制机制的关系，判断受测化合物的内分泌干扰效应，识别和预测拟性、抗性和混合拟、抗糖皮质激素干扰物。相比于传统体外实验方法，此方法成本低廉、效率更高，且避免了混合拟、抗性干扰物的细胞特异性问题；相比于已有的计算机辅助筛选方法，此方法能有效识别稳态构象，实现混合拟、抗糖皮质激素干扰效应的预测。
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公开(公告)号：CN112420122B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202011216404.6
申请日：2020-11-04
Applicant: 南京大学
IPC: G16B5/00 , G06F30/20 , G16B15/00 , G16B40/00 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种内分泌干扰物与核受体作用的别构位点识别方法，属于计算毒理学领域。该方法首先获取并优化受体蛋白的晶体结构，构建并优化正构配体分子、非竞争性配体分子结构，然后，构建核受体‑正构配体分子复合体，并将非竞争性配体分子放置于远离核受体表面的位置，构建核受体‑正构配体分子‑非竞争性配体分子三元复合体，并对三元复合体进行分子动力学模拟；然后，进行全局搜索分子动力学模拟；将获取的分子运动轨迹进行位置聚类分析，根据非竞争性配体分子在模拟空间范围内的团簇分布进行团簇优先级排序，识别潜在的别构位点。本发明不受已知信息、初始蛋白构象和化合物种类的限制，能够对核受体表面潜在的别构位点进行高效准确识别。
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公开(公告)号：CN109815532B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201811529809.8
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的一种内分泌干扰物高通量筛选模型及筛选方法，涉及内分泌干扰物的虚拟筛选与活性预测领域。本发明针对核受体提取化合物的一级警示结构、二级警示结构以及三级警示结构，再将一级警示结构、二级警示结构和三级警示结构组成核受体高通量筛选模型；再通过核受体高通量筛选模型对目标化合物进行分级警示结构匹配，并进行配体‑受体结合模式分析以及结合活性与干扰活性的半定量预测。本发明克服了现有技术中不能有效地高通量筛查潜在核受体介导的内分泌干扰物的不足，可以对潜在核受体介导的内分泌干扰物进行高通量筛查，并且可以判断出核受体介导的内分泌干扰物的受体竞争活性和拟抗活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815532A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811529809.8
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明的一种内分泌干扰物高通量筛选模型及筛选方法，涉及内分泌干扰物的虚拟筛选与活性预测领域。本发明针对核受体提取化合物的一级警示结构、二级警示结构以及三级警示结构，再将一级警示结构、二级警示结构和三级警示结构组成核受体高通量筛选模型；再通过核受体高通量筛选模型对目标化合物进行分级警示结构匹配，并进行配体-受体结合模式分析以及结合活性与干扰活性的半定量预测。本发明克服了现有技术中不能有效地高通量筛查潜在核受体介导的内分泌干扰物的不足，可以对潜在核受体介导的内分泌干扰物进行高通量筛查，并且可以判断出核受体介导的内分泌干扰物的受体竞争活性和拟抗活性。
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公开(公告)号：CN106407740A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610806127.1
申请日：2016-09-05
Applicant: 南京大学
IPC: G06F19/16
CPC classification number: G16B15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分子动力学模拟筛分黄酮类化合物抗雄活性方法，受试黄酮化合物结构经过优化后和同源模建获得的受体文件进行对接组成复合物，然后用GROMACS软件包进行分子动力学模拟20纳秒，计算黄酮化合物受体的12号螺旋8～20ns均方根偏差，将数据导入R语言包，计算出的标准偏差及残差建立区分模型，再将模糊区域中的化合物通过考察其在受体中的运动轨迹及计算的均方根偏差，排除无活性化合物。本发明首次引入定量判断，并运用定量和定性结合来提高预判的精确度，使得抗性和无抗性黄酮的区分率达到87.5％，无抗性黄酮的筛除率达到90％，不仅能够大幅削减实验室工作量，减少试验品消耗，节约资源，还能大幅提高QSAR预测的准确性，使得QSAR能够真正实现应用。
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公开(公告)号：CN110610745B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201910904484.5
申请日：2019-09-24
Applicant: 南京大学
IPC: G16C10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于增强采样分子动力学模拟的混合拟、抗雌激素效应的识别和预测方法，基于核受体变构和共调节因子调控机制，采用增强采样分子动力学模拟方法，通过识别局部和全局自由能最低点并进行动态轨迹聚类，提取配体化合物作用下雌激素受体α的稳态构象，并根据受体第12号螺旋稳定位置与共调节因子招募/抑制机制的关系，判断受测化合物的雌激素干扰效应，识别和预测拟性、抗性和混合拟、抗性干扰物。相比于传统体外实验方法，此方法成本低廉、效率更高，且避免了混合拟、抗性干扰物的细胞特异性问题；相比于已有的计算机辅助筛选方法，此方法能有效识别稳态构象，实现混合拟、抗雌激素干扰效应的预测。
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公开(公告)号：CN113409899A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110677549.4
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于作用模式的人类发育毒性预测的方法，属于化学品的人类发育毒性虚拟筛选与活性预测领域。包括构建化合物活性数据集，基于人类发育毒性作用模式，选取了有害结局路径，收集了有害结局路径信号通路上的研究事件及其活性数据；并基于所述数据集构建第一预测模型；然后利用若干种具有体内实验数据的化合物，以及利用所述第一预测模型对具有体内实验数据的化合物进行预测的预测结果，利用朴素贝叶斯算法训练得到第二预测模型；将待测化合物输入到所述第一预测模型中进行定性预测，并将定性预测结果输入所述第二预测模型，完成对化学品的人类发育毒性进行预测。本发明可以对潜在基于作用模式的人类发育毒性化学品进行高通量筛查。
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公开(公告)号：CN105893759A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610201950.X
申请日：2016-04-01
Applicant: 南京大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/12 , G01N2333/723 , G06F19/16 , G06F19/18 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于核受体共调节因子的甲状腺激素干扰物虚拟筛选及其干扰活性的定量计算方法，它基于核受体共调节因子调节机制，采用分子动力学模拟和结合自由能计算方法，通过12号螺旋的稳定位置、甲状腺激素的后踢与共激活因子、共抑制因子相互关系判断受测化合物的甲状腺激素干扰效应，区分积极的抗性、消极的抗性和拟性效应，通过计算配体?受体结合自由能预测相关活性大小。与现有技术相比，本发明相比于传统的体外筛查方法，成本低廉、操作简单、效率更高；相比于其他虚拟筛选方法，此方法更全面地考虑了分子作用机制，可以区分拟性和抗性，定性和定量预测结果更可靠。
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