摘要：材料研发面临着巨大、复杂、高维的搜索空间,如何从中快速有效选择具有目标性能的新材料是加速材料研发的主要挑战。机器学习可以基于已有的数据,通过算法建立特征和目标性能之间的映射关系,对未探索材料的性能进行预测。但是材料的已知数据比较少,建立的机器学习模型通常预测精度低,难以实现对实验或计算的有效指导。为了解决上述问题,引入主动学习的方法,在传统迭代反馈的基础上,增加了实验设计的步骤,选择对目标提升最有帮助、带有更大信息量的实验进行补充,达到更快的优化材料性能的目的。主要从单目标优化、多目标优化、曲线优化3个方面,回顾了主动学习辅助材料研发的进展。

摘要：目的设计合成具有抗辐射活性的香豆素苄(亚)砜类衍生物。方法以Ex-Rad为先导化合物,设计香豆素苄(亚)砜类化合物16个;以2-巯基乙酸甲酯和4-溴甲基苯甲酸为起始原料,经3步反应合成目标化合物。通过抗辐射细胞实验测定目标化合物的抗辐射活性。结果合成16个未见文献报道的目标化合物,结构经~1H NMR和HRMS确证。初步药理结果显示,化合物6a、6b、6c和6d具有明显的抗辐射活性。结论目标化合物6a、6b、6c和6d具有显著的抗辐射活性,值得进一步研究。

摘要：设计合成新型结构sirtuins抑制剂并评价其对SIRT1~SIRT3的抑制活性。基于已报道的sirtuins抑制剂结构和药效团特征,设计了一系列苯并咪唑和苯并噻唑类化合物。以乙基黄原酸钾为起始原料,经3步反应合成了16个未见文献报道的目标化合物,目标化合物的结构经1H NMR、HR-MS确证。对目标化合物进行SIRT1~SIRT3的抑制活性评价,其中苯并咪唑类化合物对SIRT2具有选择性的抑制活性。

摘要：一堂物理课要达到理想的教学效果,不仅要准备充分,讲述的条理清晰,其语言艺术也是很重要的。语言是人们交流思想、传递信息、表达感情的工具。所谓语言艺术,就是语言的规范性和艺术性的统一。

摘要：目的寻找新型Hsp90抑制剂荧光标记探针化合物,用于建立高通量荧光偏振筛选模型。方法选择高活性的小分子Hsp90抑制剂(化合物1),以氟硼二吡咯为荧光标记物质,对小分子化合物进行标记,并进行荧光偏振测试窗口测定,确定正确的标记位置。结果与结论设计合成了两个未见文献报道的全新探针化合物,化合物结构经IR、1H-NMR、MS和HR-MS谱确证。初步测试结果表明,当Hsp90的浓度为50nmol.L-1时,探针Ⅱ的测试窗口达到了96mp,能初步满足筛选方法建立的要求,为进一步的优化筛选打下了一定的基础。