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公开(公告)号:CN118248225A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410334388.2
申请日:2024-03-22
Applicant: 苏州卫生职业技术学院
Abstract: 本发明涉及生物信息技术领域,公开了一种AML患者程序性细胞死亡相关预后模型构建方法,包括:基于收集的PCD相关基因,通过单因素Cox回归分析,确定PCD相关预后基因,构建训练队列TCGA‑AML;结合多种机器学习算法进行随机组合,得到多种不同组合方式的整合算法,基于训练队列TCGA‑AML拟合预测模型,采用GSE106291、GSE146173和BeatAML三个验证集验证预测模型,并计算三个验证集的一致性指数C‑index,反映每种整合算法下预测模型的判别能力;选取C‑index平均值较高且包含PCD相关预后基因数目最少的一个预测模型,作为最佳的程序性细胞死亡相关预后模型,预测每个AML患者的PCD‑index。本发明应用多种生物信息学和机器学习算法构建预后模型,在肿瘤患者预后预测和靶向药物设计过程中具有重要价值。
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公开(公告)号:CN119019486A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411126264.1
申请日:2024-08-16
Applicant: 苏州卫生职业技术学院
Abstract: 本发明属于生物医药技术领域,具体涉及一种靶向降解FLT3蛋白的小分子化合物SorB3及其合成方法和应用。本发明以BOC氨基聚乙二醇羧基作为PROTAC linker,位于活性口袋外的N端点作为linker和索拉非尼的结合位点,E3连接酶配体1作为E3连接酶配体,最终在索拉非尼对接link的分子基础上连接E3泛素连接酶配体1完成对SorB3分子的设计。本发明有效地将FLT3靶蛋白链接到E3连接酶配体上,展现出了对抗具有FLT3突变型白血病的潜力,创造了一种新的、更有效的FLT3靶向抑制剂,能够有效防止或延缓耐药性的发展,碱少副作用,为现有治疗面临的限制提供新思路。
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