靶向hURAT1药物筛选模型的构建及初步应用
发布时间：2021-06-21 12:17
高尿酸血症及痛风疾病主要是由人体内尿酸含量增高所引起,尿酸盐转运蛋白（hURAT1）位于肾小管上皮细胞基顶膜上,对尿酸的重吸收起着决定性的作用,抑制其尿酸转运能力可有效地降低人体内血尿酸浓度。为筛选尿酸转运蛋白（hURAT1）抑制剂,本研究首先利用蛋白三维结构预测方法与分子对接技术构建计算机虚拟药物筛选模型,在HK-2细胞中过表达hURAT1蛋白构建体外细胞尿酸吸收模型并通过双荧光素酶报告基因检测方法构建尿酸转运蛋白（hURAT1）启动子药物筛选模型。从生物信息学,分子和细胞水平构建三个药物筛选模型,并进行初步的应用。主要研究结果如下:1.构建hURAT1计算机虚拟药物筛选模型。通过同源建模法、穿线法和综合法分别对hURAT1蛋白进行三维结构预测,预测蛋白结构分别进行相关参数评分和比对。通过Verify-3D分析和Ramachandran图评估结果,以确定综合法ROBETTA预测的结构作为后续分子对接的最佳受体蛋白。为寻找受体蛋白的活性口袋,实验通过Leinuard、Verinuard、Benzbromarone三种阳性药物分别进行对接,根据氨基酸残基对接位点,最后初步确定其活性口袋的...
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SWISS-MODEL预测的蛋白结构
I-TASSER预测的蛋白结构
16图 2-3 ROBETTA 预测的蛋白结构Fig.2-3 Protein structure predicted by ROBETTA证VES(http://servicesn.mbi.ucla.edu/SAVES/)对 I-TASSER 和 ROB估，以 Verify-3D 分析和 Ramachandran 图评估、比对其立体化析 I-TASSER 预测结构的 3D-1D score >= 0.2 氨基酸残基数占测结构的 3D-1D score >= 0.2 氨基酸残基数占 89.51%；RamaR 预测的结构在有利区域仅占 72.7%，其中 ROBETTA 预测的RAT1 氨基酸残基占 91.3％，其中不允许区域中残基比例为 0 2-5。经比对，ROBETTA 所预测的蛋白结构明显优于 I-TASS
【参考文献】：
期刊论文
[1]土三七提取物对尿酸钠诱导的大鼠急性痛风性关节炎的缓解作用[J]. 曹塬,刘杰. 食品工业科技. 2019(13)
[2]红茶及其发花红砖茶对高尿酸血症模型小鼠的降尿酸作用[J]. 袁冬寅,肖文军,彭影琦,林玲,周阳,谭春波,谭洪波,龚志华. 茶叶科学. 2019(01)
[3]尿酸及高尿酸血症与血管性疾病[J]. 马艳菊,朱润秀. 内蒙古医学杂志. 2019(01)
[4]鱼腥草中抗血栓活性生物碱成分的虚拟筛选[J]. 蒋跃平,陈章义,刘敏,刘海涛,刘韶. 中国中药杂志. 2019(08)
[5]铁皮石斛四妙方对高尿酸血症模型大鼠的降尿酸作用及机制研究[J]. 沈倩,李贺,雷珊珊,江石平,李波,郑祥,颜美秋,吕圭源,陈素红. 中国现代应用药学. 2019(02)
[6]祛湿类单味中药对尿酸代谢的研究[J]. 褚梦真,张冰,林志健,张晓朦,王雨. 中国中药杂志. 2019(07)
[7]大学生高尿酸血症及痛风的现状调查研究[J]. 兰清云. 全科口腔医学电子杂志. 2018(34)
[8]大血藤现代研究进展[J]. 张莹莹,李诒光,季巧遇,李青. 亚太传统医药. 2018(11)
[9]药食两用中草药在防治高尿酸血症上的研究进展[J]. 郭花斌,辛宝. 世界最新医学信息文摘. 2018(86)
[10]SLC22A12瞬时转染HEK293细胞模型的建立与鉴定[J]. 刘亭,杨友辉,刘香香,冯瑾,陈雅,刘春花. 郑州大学学报(医学版). 2018(05)
博士论文
[1]基于p53-MDM2靶点的氧化吲哚化合物的设计及其抗肿瘤机制研究[D]. 刘雄伟.贵州大学 2018
[2]从头预测蛋白质结构元启发方法研究[D]. 黄旭.苏州大学 2011
硕士论文
[1]健脾泄浊法对痛风患者血清URAT1、GLUT9水平的影响及机制研究[D]. 毛古燧.安徽中医药大学 2017
[2]SLC22A12和SLC2A9基因多态性与高尿酸血症关联性研究[D]. 杜建财.宁夏医科大学 2016
[3]GLP1受体激动剂类药物筛选模型的构建[D]. 曾璐漫.湖南农业大学 2015
[4]苗药痛风停治疗痛风临床回顾研究及其对人肾小管上皮细胞hUAT、hURAT1基因表达影响[D]. 张雄峰.贵阳中医学院 2015
[5]建立家蚕痛风药物筛选模型的初探[D]. 王长春.西南大学 2012
[6]泄浊除痹方总黄酮治疗高尿酸血症机制研究[D]. 臧路平.华南理工大学 2011
[7]基于c-myc启动子的抗肿瘤药物筛选系统[D]. 朱琳.上海交通大学 2009
本文编号：3240661
【文章来源】：贵州大学贵州省 211工程院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
SWISS-MODEL预测的蛋白结构
I-TASSER预测的蛋白结构
16图 2-3 ROBETTA 预测的蛋白结构Fig.2-3 Protein structure predicted by ROBETTA证VES(http://servicesn.mbi.ucla.edu/SAVES/)对 I-TASSER 和 ROB估，以 Verify-3D 分析和 Ramachandran 图评估、比对其立体化析 I-TASSER 预测结构的 3D-1D score >= 0.2 氨基酸残基数占测结构的 3D-1D score >= 0.2 氨基酸残基数占 89.51%；RamaR 预测的结构在有利区域仅占 72.7%，其中 ROBETTA 预测的RAT1 氨基酸残基占 91.3％，其中不允许区域中残基比例为 0 2-5。经比对，ROBETTA 所预测的蛋白结构明显优于 I-TASS
【参考文献】：
期刊论文
[1]土三七提取物对尿酸钠诱导的大鼠急性痛风性关节炎的缓解作用[J]. 曹塬,刘杰. 食品工业科技. 2019(13)
[2]红茶及其发花红砖茶对高尿酸血症模型小鼠的降尿酸作用[J]. 袁冬寅,肖文军,彭影琦,林玲,周阳,谭春波,谭洪波,龚志华. 茶叶科学. 2019(01)
[3]尿酸及高尿酸血症与血管性疾病[J]. 马艳菊,朱润秀. 内蒙古医学杂志. 2019(01)
[4]鱼腥草中抗血栓活性生物碱成分的虚拟筛选[J]. 蒋跃平,陈章义,刘敏,刘海涛,刘韶. 中国中药杂志. 2019(08)
[5]铁皮石斛四妙方对高尿酸血症模型大鼠的降尿酸作用及机制研究[J]. 沈倩,李贺,雷珊珊,江石平,李波,郑祥,颜美秋,吕圭源,陈素红. 中国现代应用药学. 2019(02)
[6]祛湿类单味中药对尿酸代谢的研究[J]. 褚梦真,张冰,林志健,张晓朦,王雨. 中国中药杂志. 2019(07)
[7]大学生高尿酸血症及痛风的现状调查研究[J]. 兰清云. 全科口腔医学电子杂志. 2018(34)
[8]大血藤现代研究进展[J]. 张莹莹,李诒光,季巧遇,李青. 亚太传统医药. 2018(11)
[9]药食两用中草药在防治高尿酸血症上的研究进展[J]. 郭花斌,辛宝. 世界最新医学信息文摘. 2018(86)
[10]SLC22A12瞬时转染HEK293细胞模型的建立与鉴定[J]. 刘亭,杨友辉,刘香香,冯瑾,陈雅,刘春花. 郑州大学学报(医学版). 2018(05)
博士论文
[1]基于p53-MDM2靶点的氧化吲哚化合物的设计及其抗肿瘤机制研究[D]. 刘雄伟.贵州大学 2018
[2]从头预测蛋白质结构元启发方法研究[D]. 黄旭.苏州大学 2011
硕士论文
[1]健脾泄浊法对痛风患者血清URAT1、GLUT9水平的影响及机制研究[D]. 毛古燧.安徽中医药大学 2017
[2]SLC22A12和SLC2A9基因多态性与高尿酸血症关联性研究[D]. 杜建财.宁夏医科大学 2016
[3]GLP1受体激动剂类药物筛选模型的构建[D]. 曾璐漫.湖南农业大学 2015
[4]苗药痛风停治疗痛风临床回顾研究及其对人肾小管上皮细胞hUAT、hURAT1基因表达影响[D]. 张雄峰.贵阳中医学院 2015
[5]建立家蚕痛风药物筛选模型的初探[D]. 王长春.西南大学 2012
[6]泄浊除痹方总黄酮治疗高尿酸血症机制研究[D]. 臧路平.华南理工大学 2011
[7]基于c-myc启动子的抗肿瘤药物筛选系统[D]. 朱琳.上海交通大学 2009
本文编号：3240661
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/yiyaoxuelunwen/3240661.html
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