公开(公告)号：CN105541696A

公开(公告)日：2016-05-04

申请号：CN201610094005.4

申请日：2016-02-19

申请人： 上海市第十人民医院 ,  中国科学院上海药物研究所

发明人： 施菊妹 ,  朱维良 ,  杨洸 ,  徐志建 ,  陶怡 ,  李波 ,  吴慧群 ,  张勇

IPC分类号： C07D213/40 ,  A61K31/4409 ,  A61P35/00

CPC分类号： C07D213/40

摘要： 本发明提供一种抗肿瘤的化合物，其结构式如下所示。还提供了所述化合物的制备方法，该方法具有步骤简单、得率高的优点。本发明化合物可通过靶向甲状腺激素受体相互作用13基因或蛋白，抑制肿瘤细胞的增殖，达到预防和治疗肿瘤的目的，实验证实可用于预防和治疗多发性骨髓瘤和淋巴瘤等肿瘤。由于该化合物为小分子靶向化合物，因此相对于非靶向药物，效果更好，副作用相对较少，在癌症领域有很好的应用前景。

公开(公告)号：CN105343107A

公开(公告)日：2016-02-24

申请号：CN201510880689.6

申请日：2015-12-03

申请人： 上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院 ,  中国科学院上海药物研究所

发明人： 陈瑜 ,  朱维良 ,  张腾 ,  卞敏娟 ,  张勇 ,  崔金刚 ,  杜宵烨 ,  王培伟 ,  于心同 ,  陈照强 ,  李波 ,  徐子健

IPC分类号： A61K31/56 ,  A61P27/02 ,  A61P3/10

CPC分类号： A61K31/56

摘要： 本发明涉及雷公藤红素在制备防治视网膜退行性改变相关疾病药物中的应用。本发明采用视网膜光损伤的小鼠模型，模拟多种视网膜退行性病变发生过程中的共同病理环节，即光感受器细胞死亡，对雷公藤红素抗光感受器细胞死亡、防治视网膜退行性病变发生的作用进行了研究，结果表明雷公藤红素对光损伤诱导的光感受器细胞大量死亡、视网膜结构及功能的损伤具有抑制作用，能治疗并改善视网膜退行性病变，且效果十分显著，因此可用于制备治疗包括年龄相关性黄斑变性、视网膜色素变性、Stargardt病、视锥-视杆细胞营养不良、糖尿病视网膜病变等在内的多种视网膜退行性病变药物，或制备用于相关科学研究的试剂。

公开(公告)号：CN103479611B

公开(公告)日：2015-06-03

申请号：CN201210193531.8

申请日：2012-06-12

申请人： 中国科学院上海药物研究所 ,  上海中医药大学

发明人： 朱维良 ,  张勇 ,  王改红 ,  李医明 ,  王贺瑶 ,  徐志建 ,  蔡海燕 ,  曾鹏 ,  贾琦 ,  郭夫江 ,  陈凯先

IPC分类号： A61K31/216 ,  A61P17/00 ,  A61K8/37 ,  A61Q19/02 ,  A23B7/154

摘要： 本发明属于医药和食品技术领域，提供了式（1）所示的从毛裂蜂斗菜中提取的天然化合物蜂斗菜酚在制备酪氨酸酶抑制剂中的应用，其显示出显著的抑制酪氨酸酶活性、抑制黑色素细胞黑色素生成的作用，用于防止果蔬褐变、防治原发性和继发性皮肤色素沉着性皮肤病以及用于皮肤美白。

公开(公告)号：CN103933058A

公开(公告)日：2014-07-23

申请号：CN201410166181.5

申请日：2014-04-24

申请人： 上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院 ,  中国科学院上海药物研究所

发明人： 陈瑜 ,  朱维良 ,  张勇 ,  崔金刚 ,  陈照强 ,  徐志建 ,  李波 ,  王培伟 ,  刘丽 ,  吴丹丹 ,  张腾 ,  陈凯先

IPC分类号： A61K31/7048 ,  A61P27/02

摘要： 本发明涉及木犀草素-7-二葡萄糖醛酸苷在制备治疗视网膜退行性病变药物中的应用。本发明采用视网膜光损伤的小鼠模型，模拟多种视网膜退行性病变发生过程中的共同病理环节-光感受器细胞死亡，对木犀草素-7-二葡萄糖醛酸苷抗光感受器细胞死亡、防治视网膜退行性病变发生的作用进行了研究，结果表明该化合物能维持视网膜外核层形态、防治视网膜外核层损伤、防治视网膜外核层厚度降低，有效抑制光感受器细胞死亡，显著改善视网膜退行性病变，因此可用于制备治疗视网膜退行性病变的药物。

公开(公告)号：CN112685962B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202110090962.0

申请日：2021-01-22

申请人： 华东理工大学

发明人： 贾云飞 ,  王栋铭 ,  张显程 ,  张勇 ,  蔡轶丞 ,  何志斌 ,  张超 ,  涂善东

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F119/18

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的材料屈服强度预测方法，包括：初步获取若干组待测材料的微观结构参数及其对应的屈服强度，得到初始数据集；根据初始数据集对第一极限学习机模型进行训练，得到初始的屈服强度预测模型；根据初始的屈服强度预测模型的预测结果，有针对性地再获取若干组微观结构参数及其对应的屈服强度，得到真实数据集；利用真实数据集对第二极限学习机模型进行训练和测试，得到最终的屈服强度预测模型；利用待测材料的微观结构参数和最终的屈服强度预测模型预测得到待测材料的屈服强度。本发明的材料屈服强度预测方法，能够以有限的数据量，较为准确地预测待测材料的屈服强度，具有精度高、快速预测、可实施材料性能评估的优点。

公开(公告)号：CN116759282A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310820679.8

申请日：2023-07-05

申请人： 华东理工大学

发明人： 王继 ,  张显程 ,  聂文睿 ,  夏咸喜 ,  王伟 ,  李凯尚 ,  王润梓 ,  张勇 ,  贾云飞 ,  闫亚宾 ,  涂善东

IPC分类号： H01J37/20 ,  H01J37/28

摘要： 本发明公开了一种FIB专用样品台及其空间调整方法，包括样品台、载物台和支座，支座的两端分别与载物台和样品台可拆卸连接，载物台上有至少两个不平行的连接面能够与支座可拆卸连接，载物台上设置有一置物面，试样的一端连接于置物面上、另一端伸出置物面。本发明的载物台具有可拆卸的特点，便于更换与调整试样的空间位置，实现了复杂微观力学测试试样的多方位加工，克服了现有单一FIB加工模式；使样品台可应用于试样的存放、加工、试验等多种场景，具有良好的兼容性；提供了一种成本低、可操作性高的样品台及其空间调整方法，便于批量加工微观力学性能测试试样。

公开(公告)号：CN103060355A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201110325905.2

申请日：2011-10-21

申请人： 上海中医药大学附属普陀医院 ,  华东理工大学

发明人： 范忠泽 ,  肖海娟 ,  许建华 ,  刘建文 ,  孙珏 ,  崔大苓 ,  徐可 ,  梁欣 ,  李琦 ,  殷佩浩 ,  高虹 ,  赵成根 ,  陆海 ,  金泉克 ,  王国娟 ,  余文燕 ,  朱晏伟 ,  张勇

IPC分类号： C12N15/63 ,  C12N15/66 ,  C12Q1/68

摘要： 本发明属生物技术领域，涉及BCL2基因3-UTR双荧光素酶报告基因质粒及其构建方法。本发明通过将凋亡抑制基因BCL2的3-UTR区域插入双荧光素酶报告质粒pGL3-promoter的Xba I位点，构建包含BCL2的3-UTR区域的双荧光素报告基因质粒pGL3-p-BCL2-3-UTR，用于检测hsa-mir-1915对BCL2基因的调控作用，从而便于对细胞内microRNA调控的检测。本发明检测细胞内hsa-mir-1915的表达，从而标示细胞内特异的microRNA表达水平，为细胞内microRNA检测提供新的研究方法；所构建的BCL2基因的3-UTR区双荧光素酶报告基因质粒可用于检测细胞内hsa-mir-1915对BCL2基因的调控作用；进一步用于microRNA的抗肿瘤研究中，具有极佳的应用前景。

公开(公告)号：CN112951344B

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202110090971.X

申请日：2021-01-22

申请人： 华东理工大学

发明人： 贾云飞 ,  王栋铭 ,  张显程 ,  张勇 ,  涂善东

IPC分类号： G16C20/70 ,  G16C60/00 ,  G16C10/00 ,  G06F18/2111 ,  G06N3/006 ,  G06N3/045

摘要： 本发明提供基于机器学习的材料均匀延伸率预测方法，包括：初步获取若干组待测材料的微观结构参数及均匀延伸率，得到标准数据集；根据标准数据集对第一极限学习机模型进行训练和测试，得到初始均匀延伸率预测模型；有针对性地再获取若干组待测材料的微观结构参数及均匀延伸率，得到真实数据集和第二均匀延伸率预测模型；利用结合粒子群优化算法的虚拟样本生成方法，围绕一部分真实样本生成虚拟样本；使用第二均匀延伸率预测模型对全部样本进行训练和测试，得到最终均匀延伸率预测模型。本发明的均匀延伸率预测方法，能够以较少的数据量，较为准确地预测均匀延伸率；本发明可以节省原始材料成本和计算时间成本，具有高精度、低成本的优点。

公开(公告)号：CN112685962A

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN202110090962.0

申请日：2021-01-22

申请人： 华东理工大学

发明人： 贾云飞 ,  王栋铭 ,  张显程 ,  张勇 ,  蔡轶丞 ,  何志斌 ,  张超 ,  涂善东

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06F119/18

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的材料屈服强度预测方法，包括：初步获取若干组待测材料的微观结构参数及其对应的屈服强度，得到初始数据集；根据初始数据集对第一极限学习机模型进行训练，得到初始的屈服强度预测模型；根据初始的屈服强度预测模型的预测结果，有针对性地再获取若干组微观结构参数及其对应的屈服强度，得到真实数据集；利用真实数据集对第二极限学习机模型进行训练和测试，得到最终的屈服强度预测模型；利用待测材料的微观结构参数和最终的屈服强度预测模型预测得到待测材料的屈服强度。本发明的材料屈服强度预测方法，能够以有限的数据量，较为准确地预测待测材料的屈服强度，具有精度高、快速预测、可实施材料性能评估的优点。

公开(公告)号：CN112651164A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202110072083.5

申请日：2021-01-20

申请人： 华东理工大学

发明人： 王润梓 ,  王栋铭 ,  张显程 ,  程吕一 ,  李凯尚 ,  张勇 ,  涂善东

IPC分类号： G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N20/00 ,  G06F111/06 ,  G06F119/04 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供了一种基于机器学习的蠕变疲劳寿命预测方法，包括：获取待预测的蠕变疲劳寿命数据组，分为训练集和测试集，每一个蠕变疲劳寿命数据组均包括实验蠕变疲劳工况参数、中间计算参数和相对应的蠕变疲劳对数寿命；提供ELM模型，利用训练集中的数据通过粒子群优化算法得到ELM模型的最优权重矩阵、最优偏置向量，进而得到蠕变疲劳寿命预测模型；根据测试集中的蠕变疲劳寿命数据组对所述蠕变疲劳寿命预测模型的精度进行验证。本发明弥补了传统方法在预测蠕变疲劳寿命时精度低、成本高的不足，可充分利用变异PSO算法优化ELM模型权重矩阵和偏置向量的优势，具有误差小、成本低、效率高的优点。