基于2D LC-EAD-MS/2D CCC联用技术的DPP-4抑制剂的快速筛选与分离新方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21475152
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    86.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0401.分离与分析
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

As an important target of treating type II diabetes, dipeptidyl peptidase-4(DPP-4) plays a significant inhibitory role in insulin production. Therefore, seeking safe and effective DPP-4 inhibitors becomes one of the keys to developing new antidiabetes durgs. The research on active constituents of natural products (NP) is known as one of important pathways of developing new drugs. In this proposal, based on comprehensive two-dimensional (2D) liquid chromatography (LC), an on-line screening technique 2D LC-EAD-MS will be built up for high-throughput and fast identification of DPP-4 inhibitors from complex samples to effectively improve the resolution of LC and accuracy of screening. DPP-4 inhibitors from extracts of some Traditional Chinese Medicines (TCM) would be systematically investigated. Meanwhile, to address drawbacks of relatively low separation efficiency and limited peak capacity in conventional Counter-Current Chromatography (CCC), a more effective on-line 2D CCC system will be built up for target-guided separation of the compounds with DPP-4 inhibitory activity. Based on the hyphenated 2D LC-EAD-MS/2D CCC technique, a new methodology for rapidly screening and separating DPP-4 inhibitors from complex TCM will be established. By systematically screening the activity of those DPP-4 inhibitors in vitro, elucidating their structures by modern spectral and chemical methods, and analyzing their structure-activity relationship, new DPP-4 inhibitors were expected to be found, which will pave way for seeking and developing new antidiabetic drugs and facilitate the exploration of new technologies for analyzing and separating NP.
二肽基肽酶-4(DPP-4)在胰岛素分泌中起重要负调节作用,是治疗Ⅱ型糖尿病的重要靶点,寻找安全有效的DPP-4抑制剂是抗糖尿病药物研究的关键之一。中药复杂体系中活性成分的快速筛选与分离是发现和创制新药的一条重要途径。本项目拟以全二维LC为基础建立快速高通量在线识别DPP-4抑制剂的联用新技术2D LC-EAD-MS,以有效提高色谱分辨率和筛选准确性;系统研究中药提取物中DPP-4抑制剂;并针对CCC分离效率低、峰容量有限的缺点建立高效快速的2D CCC用于目标活性单体化合物的导向性分离。建立一套基于2D LC-EAD-MS/2D CCC技术的中药复杂体系中DPP-4抑制剂的快速筛选和制备新方法。通过系统的体外活性筛选,应用现代光谱方法结合化学方法鉴定结构,同时进行构效关系分析,以期发现新型DPP-4抑制剂,为找寻和开发抗糖尿病新药奠定基础,同时促进天然产物分析分离新技术的探索与发展。

结项摘要

天然药物中活性成分的研究是发现和创制新药的一条重要途径。但天然药物提取物所含化学成分复杂,寻找其中的有效成分对于阐明中草药的作用机理、研发天然药物源新药有着重要作用。此外,发展快速的筛选技术以及高效的分离技术有助于提高天然药物活性成分的研究水平。作为近年来发展起来的活性成分分析技术,基于酶亲和反应与色谱技术联用的方法具有筛选效率高、速度快及靶向性好等优点备受关注。而高速逆流色谱(HSCCC)作为高效的分离技术,则具有无不可逆吸附、回收率高、制备容量大等优点,广泛应用于天然药物中化学成分的制备分离。然而相对于天然药物的复杂性,用于筛选和分离而联用的一维液相色谱及HSCCC技术受限于其较低的分辨率与峰容量,从天然药物复杂体系中筛选酶抑制剂的结果不够理想,峰重叠使得该模型对某些目标活性成分定位不够准确。.针对上述问题,本项目提出了基于多维色谱技术与酶亲和反应联用,构建快速筛选天然药物中活性成分的分析方法,通过联用 MS/MS检测技术确定具有潜在活性的化合物信息。并基于活性成分筛选结果,构建多维及其他复合HSCCC体系实现目标化合物的制备分离;项目建立了2D LC-UV-MS/MS-DPPH, LC-EAD-MS/MS等多个抗氧化活性成分及酶抑制剂高通量在线筛选体系,完成了多个天然药物中活性成分的在线高通量筛选;在此基础上构建了在线二维、串联及闭路循环等多个HSCCC联用体系,开展目标活性化合物的制备分离,并鉴定其结构;从天然活性小分子结构-活性相互关系出发,研究了小分子药物(芪类)结构-活性之间的关系及其与蛋白(酶)的相互作用机理。上述研究结果为找寻和开发天然药物源新药奠定了基础,同时促进了分析分离新技术的探索与发展。依托于项目主体研究内容,项目还针对复杂生物体系中生物小分子的检测开展了包括电化学、表面拉曼增强(SERS)及荧光量子点(CDs)等方面的研究工作,促进了分析化学、药物化学等相关学科的发展。项目实施期间总计在Angew. Chem. Int. Edit., Anal. Chem. 等期刊上发表SCI论文28篇(均已标注资助),授权发明专利2项,培养博士后1名、博士生5名、硕士生8名。

项目成果

期刊论文数量(28)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Nitrogen-doped carbon dots rapid and selective detection of mercury ion and biothiol and construction of an IMPLICATION logic gate
氮掺杂碳点快速选择性检测汞离子和生物硫醇并构建蕴含逻辑门
  • DOI:
    10.1016/j.talanta.2018.09.114
  • 发表时间:
    2019-03-01
  • 期刊:
    TALANTA
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Liao, Sen;Li, Xinzong;Chen, Xiaoqing
  • 通讯作者:
    Chen, Xiaoqing
Rapid screening and identification of antioxidants in the leaves of Malus hupehensis using off-line two-dimensional HPLC-UV-MS/MS coupled with a 1,1′-diphenyl-2-picrylhydrazyl assay
使用离线二维 HPLC-UV-MS/MS 结合 1,1-2-二苯基-2-苦基肼测定法快速筛选和鉴定湖北海棠叶中的抗氧化剂
  • DOI:
    10.1002/jssc.201800007
  • 发表时间:
    2018-06-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF SEPARATION SCIENCE
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Liu, Minzhuo;Huang, Xueqian;Chen, Xiaoqing
  • 通讯作者:
    Chen, Xiaoqing
MnO2/reduced graphene oxide nanoribbons: Facile hydrothermal preparation and their application in amperometric detection of hydrogen peroxide
MnO2/还原氧化石墨烯纳米带:简便的水热制备及其在过氧化氢安培检测中的应用
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2016.08.062
  • 发表时间:
    2017-02
  • 期刊:
    Sensors and Actuators B: Chemical
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wu Zhi-Liang;Li Cheng-Kun;Yu Jin-Gang;Chen Xiao-Qing
  • 通讯作者:
    Chen Xiao-Qing
Nitrogen-doped carbon quantum dots as a fluorescent probe to detect copper ions, glutathione, and intracellular pH
氮掺杂碳量子点作为荧光探针检测铜离子、谷胱甘肽和细胞内 pH
  • DOI:
    10.1007/s00216-018-1387-x
  • 发表时间:
    2018-11-01
  • 期刊:
    ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Liao, Sen;Huang, Xueqian;Chen, Xiaoqing
  • 通讯作者:
    Chen, Xiaoqing
Core-shell-satellite microspheres-modified glass capillary for microsampling and ultrasensitive SERS spectroscopic detection of methotrexate in serum
核壳卫星微球修饰玻璃毛细管用于血清中甲氨蝶呤的微量取样和超灵敏SERS光谱检测
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2018.08.048
  • 发表时间:
    2018-12-01
  • 期刊:
    SENSORS AND ACTUATORS B-CHEMICAL
  • 影响因子:
    8.4
  • 作者:
    Chen, Miao;Tang, Jiading;Chen, Xiaoqing
  • 通讯作者:
    Chen, Xiaoqing

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  • 通讯作者:
    何雪涛
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    分析试验室
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  • 作者:
    陈晓青;周计生;蒋新宇
  • 通讯作者:
    蒋新宇
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    李庆振;杨伟杰;陈晓青;焦飞鹏
  • 通讯作者:
    焦飞鹏
二苯甲酰-D-酒石酸分子印迹整体柱的制备及其色谱性能
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  • 发表时间:
    2010
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈晓青;杨伟杰;焦飞鹏
  • 通讯作者:
    焦飞鹏

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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