裴剑锋 作品数:29 被引量:101 H指数:7 供职机构: 北京大学 更多>> 发文基金: 国家重点基础研究发展计划 国家自然科学基金 国家高技术研究发展计划 更多>> 相关领域: 医药卫生 自动化与计算机技术 化学工程 理学 更多>>
基于XML的海洋天然产物数据库 被引量:13 2001年 海洋天然产物数据库 (MNPD)中含有约 80 0 0种海洋天然产物的分子结构及其生物来源、生物活性、药效、物理化学参数和参考文献等信息 ,部分分子结构信息用CML表示。MNPD基于XML构建 ,MNPD和XML的集成更有利于MNPD数据库的管理、查询、Web发布和数据交换 。 裴剑锋 雷静 彭涛 周家驹关键词:XML CML 数据库 分子结构 药效 基于三维虚拟设计环境下机械产品的仿真维修训练 被引量:2 2011年 随着计算机虚拟现实技术的不断发展,三维虚拟实验训练设备在工业领域上的应用将实现深刻而广泛的变革,以机械制造业为代表,在三维虚拟设计环境下,应用三维虚拟维修技术对机械产品进行仿真维修训练,不仅可以提高机械维修人员的实际操作能力,更能提重点阐述了系统设计的关键技术。 裴剑锋家蝇GABA受体抑制剂的比较分子相似性指数分析模型研究 被引量:4 2004年 目的:寻找家蝇GABA 受体抑制剂的化学结构与生物活性之间的关系,为设计合成新的更高活性的家蝇GA-BA 受体抑制剂提供理论依据,从而为新农药的创制提供线索。方法:选择三类29个家蝇GABA 受体抑制剂,在SGI 工作站上,用SYBYL6.9软件,进行比较分析相似性指数分析。结果:模型的传统相关系数r^2=0.929,交叉验证系数q^2=0.713,F(4,24)=78.392,标准偏差S=0.273。结论:在CoMSIA 模型中,影响抑制剂活性的主要因素包括立体场,静电场和疏水场,对抑制剂的这些属性的合理设计可能增加抑制剂的生物活性。 沈斌 张晔 裴剑锋 巨修练 任天瑞关键词:家蝇 三维定量构效关系 Γ-氨基丁酸 杀虫剂 农药创制 泉生热袍菌结构基因组的选靶研究 2005年 对泉生热袍菌进行了结构基因组的选靶研究,从泉生热袍菌的蛋白组中挑选了20个蛋白质作为第一批进行结构测定的目标,以发现新的蛋白质折叠模式.选靶研究主要使用了BLAST搜索,PSI-BLAST搜索和ProtoNet数据库搜索等方法.另外,还用PredictProtein程序对选中的蛋白质进行了二级结构和外形预测.选中的20个蛋白质中有8个被克隆、表达和纯化,其中2个得到了单晶并收集了X衍射数据.实验结果和最近一些文献报道的结果表明,挑选的一些蛋白质具有新的折叠模式,表明了这种选靶策略的有效性. 裴剑锋 来鲁华关键词:结构基因组 蛋白质结构 BLAST 距离比较法构建M_1受体激动剂药效团模型 被引量:4 2005年 在M_1受体三维结构未知的情况下,利用距离比较法(DISCO)对24个具有M_1受体激动活性的化合物进行了研究,构建了M_1受体激动剂可能的药效团模型,为设计新M_1受体激动剂提供了参考,并以此为提问结构在ACD数据库和中草药数据系统(TCMDB)中进行搜索,得到一系列结构新颖并可能具有M_1激动活性的化合物. 牛彦 裴剑锋 吕雯 雷小平关键词:药效团模型 数据库搜索 受体激动剂 药效团模型 数据系统 行搜索 中草药 酪氨酸激酶抑制剂的比较分子场分析 被引量:5 2003年 采用比较分子场分析 (Co MFA)方法研究了一组嘧啶类衍生物酪氨酸激酶抑制剂活性与结构的关系 .所得模型不仅能够很好地预报训练集中的化合物的活性 ,而且还可以准确地预报预报集中的化合物活性 .通过分析分子场等值面图在空间的分布 ,可以观察到叠加分子周围的立体和静电特征对化合物活性的影响 . 彭涛 裴剑锋 周家驹关键词:酪氨酸激酶抑制剂 活性 三维定量构效关系 药物设计 大数据时代的药物设计与药物信息 被引量:9 2015年 大数据时代,以数据驱动的药物研发(data-driven drug research and development)方式有望显著提高药物研发成功率、缩短药物研发周期以及降低药物研发成本.本文简短综述了近年来药物设计和药物信息相关数据整合和数据挖掘的最新研究概况,并对大数据时代的药物设计与药物信息研究提出了展望. 孙潭霖 裴剑锋关键词:大数据 药物设计 药物信息 语义网络 用于治疗癌症的化合物及其制备方法和用途 本发明涉及式<Image file="DDA0000383458770000011.GIF" he="475" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" inline="no" orien... 裴剑锋 来鲁华 陈芳进文献传递 疾病网络的多靶标药物控制策略研究 <正>多靶标药物治疗被认为是一种对抗复杂系统疾病的有效措施,然而何时以及如何有效地对疾病网络进行多靶标控制仍有待研究。我们采用系统生物学建模方法针对这两个问题进行了研究。首先,我们试图找出需要多靶标控制才能起到治疗效果的... 尹宁 裴剑锋 来鲁华文献传递 深度学习在化学信息学中的应用 被引量:9 2017年 深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理三大领域中取得了巨大的成功,带动了人工智能的快速发展。将深度学习的关键技术应用于化学信息学,能够加快实现化学信息处理的人工智能化。化合物结构与性质的定量关系研究是化学信息学的主要任务之一,着重介绍各类深度学习框架(深层神经网络、卷积神经网络、循环或递归神经网络)应用于化合物定量构效关系模型的研究进展,并针对深度学习在化学信息学中的应用进行了展望。 徐优俊 裴剑锋关键词:人工智能 定量构效关系 化学信息学