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公开(公告)号:CN101130566A
公开(公告)日:2008-02-27
申请号:CN200710070792.X
申请日:2007-08-14
Applicant: 浙江大学
IPC: C07J9/00 , A61K31/575 , A61K9/00 , A61P35/00
Abstract: 本发明公开了23,24-二氢葫芦素B的制备方法及其在治疗肿瘤疾病药物中的用途。制备方法:将栝楼根的乙酸乙酯提取物首先使用逆流色谱进行初步分离,所用的两相溶剂体系为石油醚、氯仿、乙腈,然后合并收集有细胞毒性的组分进行流动相为甲醇和水的梯度洗脱的反相高效液相色谱制备,收集目标物质,挥发溶剂后得白色结晶性粉末,即可。23,24-二氢葫芦素B作为单味制剂或与药用敷料组合,可在制备治疗乳腺癌、宫颈癌、肝癌、大肠癌、红白血病抗肿瘤药物中的应用,具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号:CN1687077A
公开(公告)日:2005-10-26
申请号:CN200510049504.3
申请日:2005-03-29
Applicant: 浙江大学
IPC: C07D519/00 , A61K31/542 , A61P35/00
Abstract: 本发明提供轮枝胞菌素A的制备方法及在制备抗肿瘤药物中的应用。本发明提供的轮枝胞菌素A的分子式为C30H28N6O6S4,分子量为695[M-H]-,是将原料黄赭鹅膏菌真空冻干粉碎后得干粉,加乙酸乙酯室温浸提,滤液蒸发浓缩回收,上C8或C18反相制备柱分离纯化得到。本发明提供的轮枝胞菌素A具有广谱抗肿瘤活性,经体外抗肿瘤活性检测,对10种肿瘤株均有强烈的抑制效应,对K562红白血病半数抑制增值浓度IC50为1.4×10-3ug/ml,因此其与药用敷料组合,可在制备抗肿瘤活性药物中应用。本发明为研究开发轮枝胞菌素A新的用途提供了科学依据,对开发我国真菌资源具有重要意义。
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公开(公告)号:CN1285598C
公开(公告)日:2006-11-22
申请号:CN200510049504.3
申请日:2005-03-29
Applicant: 浙江大学
IPC: C07D519/00 , C07D513/22 , A61K31/542 , A61P35/00
Abstract: 本发明提供轮枝孢菌素A的制备方法及在制备抗肿瘤药物中的应用。本发明提供的轮枝孢菌素A的分子式为C30H28N6O6S4,分子量为695[M-H]-,是将原料黄赭鹅膏菌真空冻干粉碎后得干粉,加乙酸乙酯室温浸提,滤液蒸发浓缩回收,上C8或C18反相制备柱分离纯化得到。本发明提供的轮枝孢菌素A具有广谱抗肿瘤活性,经体外抗肿瘤活性检测,对10种肿瘤株均有强烈的抑制效应,对K562红白血病半数抑制增值浓度IC50为1.4×10-3ug/ml,因此其与药用敷料组合,可在制备抗肿瘤活性药物中应用。本发明为研究开发轮枝孢菌素A新的用途提供了科学依据,对开发我国真菌资源具有重要意义。
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公开(公告)号:CN1660302A
公开(公告)日:2005-08-31
申请号:CN200410093559.X
申请日:2004-12-24
Applicant: 浙江大学
IPC: A61K35/78 , A61K9/08 , A61K9/10 , A61K9/12 , A61K9/14 , A61K9/16 , A61K9/20 , A61K9/48 , A61P35/00
Abstract: 本发明提供藏红花球茎提取物及制备方法,以及在制备抗肿瘤活性药物中的应用。本发明是从传统中药材藏红花(saffron,Crocus sativus L.)中提取药用部位——球茎,用三羟甲基氨基甲烷(Tris)缓冲液或甲醇、乙醇等极性溶剂或水浸提,浸膏具有广谱抗肿瘤活性,体外抗肿瘤活性检测对六种不同类型的实体瘤或白血病均有强烈的抑制效应,半数致死率IC50基本在25-50ug/ml之间,其半数致死率IC50约25-50ug/ml,而对人的正常细胞的半数致死率IC50约250/ml,毒性较肿瘤细胞低5-10倍,因此与药用赋形剂组合,可在制备治疗抗肿瘤活性药物中应用。
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公开(公告)号:CN117576212A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311593124.0
申请日:2023-11-27
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的模块化机器人实时位姿获取方法,包括对机器人的特征点进行标记处理,获取点云信息;对点云进行降采样处理和离散点去除处理:点云信息处理后,对点云的输出结果进行拟合,根据点云信息可以获取点云的拟合图形;得到点云的拟合图形后,需要对拟合图形进行坐标信息处理,得到机器人特征点在世界坐标系中的坐标值,再将坐标值处理成可烧录到机器人主控芯片的数据结构,成为机器人能够识别的机器语言,机器人模块收到能够识别的坐标信息后就会执行相应的动作。本发明采用深度学习策略对机器人特征模块进行训练,使得机器人具有较强的学习能力,能够实现机器人的精准定位。
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