项目名称: 囊泡电化学传感器的构建及其在药物-细胞膜亲和力筛选模型的应用研究

项目编号: No.21275162

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 杨功俊

作者单位: 中国药科大学

项目金额: 80万元

中文摘要: 以构建囊泡电化学传感器为基础,通过借鉴受体-药效学上的理论及其定量方法,建立电化学响应值与样品浓度的量化关系,利用线性变换和计算机非线性拟合进行相关数学处理获得亲和力参数Kd,从而直接反映药物活性。依据大量的实验数据建立基于囊泡电化学传感器研究药物-细胞仿生膜亲和力用于药物活性筛选的实验模型和定量模型,并采用光学传感器药物筛选方法验证其用于药物筛选的可行性,继而研究构建囊泡阵列电化学传感器,实现快速药物筛选,最终实现达到具有国际先进水平的、自主创新的高通量筛选检测模型的核心目标,为国内新药筛选提供有力技术支撑,加快我国具有自主产权新药研发的进程。

中文关键词: 囊泡;电化学传感器;亲和力;药物筛选;

英文摘要: Based on the fabrication of vesicle electrochemical sensor, the quantitative relationship between the electrochemical response value and concentration of the sample is established by drawing lessons from the theoretical and quantitative methods of receptor-pharmacodynamics. The parameter of affinity (Kd), which directly reflects the activity of drugs, is obtained by using the related mathematical processing of linear transformation and computer nonlinear fitting. The screening model based on drug-cell membrane affinity is established according to the large amount of experimental data by using the vesicle electrochemical biosensors. At the same time, these experimental and quantitative models are verified by using the drug screening method bsed on the optical biosensor. Then vesicle electrochemical sensor array is investigated in order to realize the rapid drug screening. The core target of the high throughput screening, which performs the international advanced level and independent innovation, will be realized. It will help to offer the powerful technology of domestic drug screening and accelerate the process of researching new drugs with independent property rights in our country.

英文关键词: vesicle;electrochemical sensor;affinity;drug screening;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年10月11日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
图表示学习在药物发现中的应用,48页ppt
专知会员服务
98+阅读 · 2021年4月30日
【ICML2020】通过神经引导的A*搜索学习逆合成设计
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月18日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Learning to execute or ask clarification questions
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Directional Graph Networks
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
小贴士
相关VIP内容
ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年10月11日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
图表示学习在药物发现中的应用,48页ppt
专知会员服务
98+阅读 · 2021年4月30日
【ICML2020】通过神经引导的A*搜索学习逆合成设计
专知会员服务
16+阅读 · 2020年8月18日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
384+阅读 · 2019年9月25日
相关资讯
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员