改善药物溶解度前药

今天瑞禧生物小编介绍的是前体药物,前体药物可以通过化学结构式改性、官能团改性、荧光标记、化学键偶联、高分子化合物偶联、多肽偶联、糖类修饰、蛋白修饰、功能性分子修饰,从而改变其性质,这篇瑞禧小编介绍的是PEG6000修饰SILY。

乌索酸(Ursolic acid,UA)是自然界中分布较广的一类天然活性化合物,可以从34科108种植物中分离得到熊果酸,乌索酸具有抗肝炎、抗肿瘤、抗病毒、抗炎及降血脂等多种药理活性,且毒性低,副作用小,天然资源丰富,来源广泛,具有重要的开发价值及广泛的应用前景。

乌索酸属α-香树脂醇(a-amyrin)型或称乌斯烷(Ursane)型五环三萜类化合物,与齐墩果酸互为异构体,不溶于水,其制剂的生物利用度低。为改善其水溶性、增加给药途径,提高药物在体内的生物利用度,对乌索酸进行了结构修饰,在乌索酸C3-OH与多元酸形成单酯,再转化成相应的盐,使其成为可溶于水的前体药物。

增强其透膜吸收效果,进一步将C28-羧基酯化成化合物4,再与多元酸反应成为双酯型熊果酸前体药物如图所示:


先将熊果酸制成钠盐,再同溴乙烷反应得到熊果酸-28-乙酯(4)。以吡啶为溶剂,熊果酸和熊果酸乙酯与相应的酸酐发生酰化反应,制得3-熊果酸邻苯二甲酸单酯钠盐(1)、3-熊果酸琥珀酸单酯钠盐(2)、熊果酸乙酯-3-邻苯二甲酸单酯钠盐(5)和熊果酸乙酯-3-琥珀酸单酯钠盐(6)。

 

 
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瑞禧生物WFF.2022.3

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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