Bortezomib (PS-341) 是一种可逆的选择性蛋白酶体抑制剂 | MedChemExpress (MCE)

Bortezomib | 硼替佐米

CAS:179324-69-7

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生物活性:Bortezomib (PS-341) 是一种可逆的选择性蛋白酶体抑制剂,可有效抑制20S 蛋白酶体 (Ki =0.6 nM) 通过靶向苏氨酸残基。 Bortezomib 破坏细胞周期,诱导细胞凋亡,并抑制 NF-κB。硼替佐米是第一个蛋白酶体抑制剂抗癌剂。抗癌活性[1][2]。 IC50 和目标:Ki:0.6 nM(20S 蛋白酶体)[1]
 

体外:Bortezomib (PS-341)(100 nM;8 小时)导致 G2-M 期细胞积累,G1 期细胞数量相应减少[1]。
Bortezomib (PS-341)(5-100 nM;20 小时)在套细胞淋巴瘤 (MCL) 细胞系中诱导细胞凋亡[3]。
Bortezomib (PS-341) (20 nM; 1-14 小时) 在两种 MCL 细胞系[3] 中诱导 Noxa 上调。
Bortezomib (PS-341) 的 IC50 是发现 B16F10 细胞中 26S 蛋白酶体的浓度为 2.46 nM[4]。
Bortezomib (PS-341) 抑制多种抗凋亡蛋白(例如,Bcl-XL、Bcl-2、和 STAT-3)[5]。

体内:Bortezomib (PS-341)(0.3-1 mg/kg;静脉注射;每周一次,持续 4 周)抑制裸鼠体内的 PC-3 肿瘤生长[1]。

参考文献:

[1]. Adams J, et al. Proteasome inhibitors: a novel class of potent and effective antitumor agents. Cancer Res. 1999 Jun 1;59(11):2615-22.
[2]. Shahshahan MA, et al. Potential usage of proteasome inhibitor bortezomib (Velcade, PS-341) in the treatment of metastaticmelanoma: basic and clinical aspects. Am J Cancer Res. 2011;1(7):913-24.
[3]. Pérez-Galán P, et al. The proteasome inhibitor bortezomib induces apoptosis in mantle-cell lymphoma through generation of ROS and Noxa activation independent of p53 status. Blood. 2006 Jan 1;107(1):257-64.
[4]. Yerlikaya A, et al. Combined effects of the proteasome inhibitor bortezomib and Hsp70 inhibitors on the B16F10 melanoma cell line. Mol Med Rep. 2010 Mar-Apr;3(2):333-9.
[5]. Mujtaba T, et al. Advances in the understanding of mechanisms and therapeutic use of bortezomib. Discov Med. 2011 Dec;12(67):471-80.
[6]. Fernández Y, et al. Chemical blockage of the proteasome inhibitory function of bortezomib: impact on tumor cell death. J Biol Chem. 2006 Jan 13;281(2):1107-18.  详情:www.medchemexpress.cn/Bortezomib.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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