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公开(公告)号:CN116178259A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202310129150.1
申请日:2023-02-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: C07D215/56 , C07D498/06 , C07D401/04 , A61P31/04
Abstract: 本发明公开了一种喹啉‑4‑酮异羟肟酸加合物及其制备方法与应用,本发明将喹啉‑4‑酮羧酸用于制备新的抗菌药物喹啉‑4‑酮异羟肟酸加合物(I),扩展了原有结构的应用范围,并发现新结构对粪肠球菌有较好的抗菌作用,并据此发现了一系列具有CAS活性的新型化合物1‑19,可为抗菌药物研发提供潜在选择;
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公开(公告)号:CN115786298A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202211610622.7
申请日:2022-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种D‑转氨酶突变体及在制备L‑草铵膦中的应用,所述D‑转氨酶突变体是将SEQ ID NO.1所示氨基酸序列第265位色氨酸突变为丝氨酸。本发明D‑转氨酶突变体具有高对映选择性(ee>99.9%),仅仅催化D‑草铵膦转化为4‑(羟基(甲基)磷酰基)‑2‑氧代丁酸,L‑草铵膦得以保留,降低了反应难度。采用一锅法,以市售的D,L‑草铵膦为底物,将无除草活力的D‑草铵膦合成L‑草铵膦,具有更高的原子利用效率,符合绿色化学的要求。操作简单,在温和的反应条件下进行,适合大规模生产,具有工业化应用的潜力,L‑草铵膦产物的产率高达100%,对映体过量(ee)大于99.9%。
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公开(公告)号:CN117210431A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311178823.9
申请日:2023-09-13
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明属于生物工程技术领域,具体涉及一种热稳定性转氨酶突变体及其工程菌与应用。所述转氨酶突变体由SEQ ID NO.1所示氨基酸序列的第23位的组氨酸取代为丙氨酸,第43位的酪氨酸取代为天冬氨酸,第128位的精氨酸取代为丝氨酸,第214位的苯丙氨酸取代为半胱氨酸得到。经测定,本发明提供的ω‑转氨酶突变体的酶活达45U/mg以上。所述ω‑转氨酶突变体能够生物催化2‑羰基‑4‑[羟基(甲基)膦酰基]‑丁酸不对称合成L‑草铵膦,200mM底物反应3h,底物转化率高达88%以上,产物ee>99.9%,相比于原始酶,转化率提高了1.8倍。此外,本发明采用三酶级联法,进一步提高了转化率,可催化300mM底物PPO转化为L‑草铵膦,300mM底物反应10h,底物转化率为100%,产物ee>99.9%,体现了极佳的L‑草铵膦生产潜力。
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公开(公告)号:CN116589403A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310284783.X
申请日:2023-03-22
Applicant: 浙江工业大学
IPC: C07D215/22 , A61K47/54 , A61P31/04
Abstract: 本发明公开了一种式(Ⅳ)所示3‑羟基喹啉‑2‑酮类化合物及其合成方法与应用,提供了一种新型治疗抗菌策略,合成的铁载体分子可以被用于与抗生素偶联,利用细菌独有的铁载体转运系统将缀合的抗生素靶向运输到其作用靶点,同时为抗菌药物研发提供潜在选择。与现已开发的嗜铁素相比,提供了一条绿色清洁、简明高效的合成路线。
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公开(公告)号:CN115786298B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202211610622.7
申请日:2022-12-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种D‑转氨酶突变体及在制备L‑草铵膦中的应用,所述D‑转氨酶突变体是将SEQ ID NO.1所示氨基酸序列第265位色氨酸突变为丝氨酸。本发明D‑转氨酶突变体具有高对映选择性(ee>99.9%),仅仅催化D‑草铵膦转化为4‑(羟基(甲基)磷酰基)‑2‑氧代丁酸,L‑草铵膦得以保留,降低了反应难度。采用一锅法,以市售的D,L‑草铵膦为底物,将无除草活力的D‑草铵膦合成L‑草铵膦,具有更高的原子利用效率,符合绿色化学的要求。操作简单,在温和的反应条件下进行,适合大规模生产,具有工业化应用的潜力,L‑草铵膦产物的产率高达100%,对映体过量(ee)大于99.9%。
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公开(公告)号:CN104978719A
公开(公告)日:2015-10-14
申请号:CN201510333199.4
申请日:2015-06-16
Applicant: 浙江工业大学
CPC classification number: G06T5/00 , G06T5/003 , G06T5/50 , G06T2207/10004 , G06T2207/10016 , G06T2207/20012 , G06T2207/20021 , G06T2207/20182 , G06T2207/30232 , G06T2207/30236
Abstract: 基于时空相关性的自适应交通视频实时去雾方法,包括:步骤1、估算时间片初始帧的车道空间区域、雾霾影响标志值T、初始透射率校正值X和透射率分布情况;步骤2、提取视频中的直线车道,确定一个有限的车道区域;步骤3、通过从原图像中找到雾霾干扰最小的区域,获取其中最亮的像素值作为大气光强;步骤4、划分空间范围,每一个空间范围都设定一个标定摄像头,用该摄像头拍摄的图像计算雾霾影响标志值T、图像对比度及初始透射率校正值,应用到该区域的其他摄像头;步骤5、获得每个图像块的最优透射率值的透射率分布,采用导向滤波对块状的透射率分布进行优化;步骤6、对车道空间区域部分的原图像像素值求解,还原出车道部分的无雾图像。
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