公开(公告)号：CN117024831A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310965872.0

申请日：2023-07-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张起辉 ,  杨丹丹 ,  徐晓薇

IPC: C08J9/26 ,  C08L87/00 ,  C08L35/02 ,  C08F222/10 ,  C08F220/06 ,  B01J20/26 ,  B01J20/30 ,  B01D15/20

Abstract: 本发明涉及一种金属有机骨架基槲皮素印迹聚合物的制备方法及应用，属于功能高分子材料制备和中药材活性成分分离提取领域。以槲皮素作为模板分子，金属有机骨架作为载体，通过表面分子印迹技术制备槲皮素印迹聚合物。该印迹聚合物表面具有大量的印迹位点，解决了传统聚合方法的印迹位点包埋问题以及利于目标分子到达印迹位点，对槲皮素具有特异性吸附能力。本发明聚合物可以特异性地吸附和富集乌桕叶中槲皮素等黄酮醇类活性成分，解决传统分离方法步骤繁琐、成本高等问题，可以应用于中药等复杂体系中活性成分的分离提取。

公开(公告)号：CN116884535A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310967489.9

申请日：2023-07-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张起辉 ,  徐晓薇 ,  杨丹丹

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/20

Abstract: 本发明涉及一种基于三分支结构深度学习模型的分子筛选方法，属于计算机技术和化学的交叉领域。所述方法包括以下步骤，对用于模型训练的分子进行数据预处理，在模型构建和训练过程中调整模型参数，待筛选分子经过数据预处理后输入经多轮训练具有三分支结构的分子筛选模型，得到分子的筛选结果。基于三分支结构的分子筛选模型包含三个分支，分别处理两种分子指纹和分子属性，每个分支由多个全连接层串联组成，使用ReLU为激活函数，不同分支提取的特征通过concatenate函数汇聚，进入后续的全连接层，最后输出层使用Sigmoid激活函数，做二分类预测，得到分子能够实现预期目标的概率，实现分子的筛选。