- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
多肽定制合成：一般多肽合成的方法
目前我们常用的多肽合成方法主要分为两大类：液相多肽合成和固相多肽合成，下面为大家分别讲解一下这两种方法。1. 液相多肽合成（Liquid-phase Peptide Synthesis）液相多肽合成是一种经典的多肽合成方法，虽然现在大多数在实验室中已经被固相多肽合成所取代，但在工业上大规模生产多肽时仍具有可用性 液相多肽合成方法主要采用BOC和Z两种保护方法，适用于短肽的合成，如阿斯巴甜、力肽、催产素等。原理：在溶液中逐步添加氨基酸进行缩合反应。优点：操作简便，适用于较长多肽的合成。2. 固相多肽合成的流程：通常包括缩合、冲洗、去除保护、再冲洗等步骤，这些步骤反复循环直到合成完成。最后，多肽从树脂上洗脱下来，经过纯化和脱保护，得到最终的多肽产品。 优点：合成效率高、易于自动化，适合合成短肽和复杂结构的多肽。
26210编辑于 2026-03-09多肽与多肽的固相合成技术_MedChemExpress(MCE 中国)
Section.01多肽是什么？多肽是以氨基酸为基本单位，经肽键连接而成的生物分子，其分子量一般小于 10 KDa。要了解多肽性质及其合成过程，首先需要了解氨基酸的结构特点。 化妆品与食品应用部分多肽因具有抗菌、抗氧化、抗衰老等功能被作为食品添加剂或功能性护肤品的添加剂使用。Section.03多肽是如何合成的？ 多肽可以通过生物方法 (如天然提取、重组表达等) 或化学方法 (如固相合成、液相合成等) 获得。 、高效、自动化等优势，成为最主流的多肽合成方法。 此外，还可结合液相合成、固液结合法等技术，使多肽合成更灵活、高效。参考文献1 Novo Nordisk Annual Report 2024.2 O’Connor CM, et al.
76610编辑于 2025-06-10多肽合成工艺流程详解
在多肽行业，我们常用的多肽合成的工艺流程，特别是固相多肽合成的流程，具体可以细分为多个步骤。 以下是一个典型的固相多肽合成工艺流程，供大家参考：一、固相合成法投料与树脂处理：将树脂加入固相合成仪中，用适当的溶剂（如DCM）溶胀树脂，然后抽干。 需要注意的是，多肽合成的工艺流程可能因具体实验条件、目标多肽的特性以及所使用的合成仪型号等因素而有所不同。因此，在实际操作中应根据具体情况进行调整和优化。 取约10-30颗树脂放在试管里加Kaiser试剂约0.5ml，在干式培养器120℃加热1-2分钟，树脂颜色无色表明反应完全。 10.最后用TFA切割液100ml与缩合上氨基酸的树脂做切割反应，滤液中加乙醚使得多肽析出得到粗品。完成至纯化后得到产品。
20000编辑于 2026-03-11抗原设计与合成服务｜定制抗原技术｜高效多肽合成
二、抗原合成技术抗原合成分为多肽合成和重组蛋白表达两大技术路径，分别适用于不同类型的抗原需求。1. 多肽合成多肽合成采用固相肽合成（SPPS）技术，是定制抗原合成中快速、精准的手段。 多肽合成与修饰根据设计序列进行多肽合成，支持各种化学修饰和载体偶联。重组蛋白表达与纯化支持不同表达系统，结合优化表达条件，实现高效产物表达及纯化。 Q2: 抗原合成定制服务包含哪些技术内容？A: 抗原合成定制服务涵盖多肽合成、重组蛋白表达、纯化及质量检测。多肽合成适合短肽抗原，速度快纯度高；重组蛋白表达适用于复杂蛋白抗原。 Q3: 多肽抗原合成与重组抗原表达有何区别？如何选择？ A: 多肽抗原合成基于固相肽合成技术，适合短肽和表位设计，合成周期短，纯度高；重组抗原表达通过哺乳动物细胞或大肠杆菌表达系统，适合结构复杂、需正确折叠和修饰的蛋白。
18100编辑于 2025-07-29多肽药物干货：合成技术与修饰方法详解 | 皓元医药
PART 01 多肽药物定义多肽是由多个氨基酸通过肽键连接而形成的一类化合物，通常由2-50个氨基酸分子组成，其连接方式与蛋白质相同，对应分子量在10,000 dalt以内，其广泛参与和调节机体内各系统 多肽药物由现代生物或化学技术合成，是一类介于大分子蛋白质药物和小分子化学药物之间的具有调节细胞生物功能的药物，可用于疾病的预防、诊断及治疗。详细可见下表中的属性对比。 表1 多肽药物与传统小分子化药和蛋白质药物的比较PART 03 多肽药物的合成方法及特点多肽药物合成一般有生物合成法和化学合成法。其中化学合成法中的固相合成法是目前多肽药物的主流方法。 PART 04 化学合成方法修饰方法多肽药物存在以下局限性：由于蛋白水解酶的切割作用，导致代谢稳定性差因酶介导的代谢作用，导致体内清除速度快由于代谢不稳定，口服生物利用度低部分肽因高度疏水而导致溶解性差含有带电 因此，合成化学工具的进步显著推动了肽类药物的研究与开发。
75210编辑于 2025-08-18- 来自专栏Sign
web版《合成10》代码分享
正文 这个游戏，我提了好几次了，公众号SignACG回复『合成10』可以获取游戏链接。 前面有一篇讲『合成10』的游戏实现逻辑。 这次来直接分享代码吧。 我把代码放到github上了，阅读原文可查看，或访问这个链接 https://github.com/ccx01/get10 ? index-done.html就是完整的代码了，无注释。 最后，增加一些判定条件，比如每个方块的set值都不一样，这说明已经没有方块可以再进行合成了，那么此时就可以提示游戏结束，然后做一些『别的事情』，比如提交分数到排行榜，设置分享参数之类的。 比如这个『合成10』，如果现在的我来写的话，我可能就不会在这些代码上进行扩展了，而是重新开始从0写一份。
1.3K60发布于 2018-04-18 - 来自专栏Sign
web版《合成10》制作过程
《合成10》是一个很容易上瘾的游戏。 之前尝试的写了个网页版，游戏地址 ccx01.com/game/get10/ 现在写一下网页版合成10的制作过程。 至此，合成10的游戏的基本玩法就完成了。不过因为界面有点丑，所以用css美化一下。 因为合成10整体的游戏界面比较简单，所以不需要图片，几行css就搞定了。
1.5K120发布于 2018-04-18 - 来自专栏DrugOne
AI驱动多肽药物设计 | 2025多肽设计大赛第二轮征集启事
导语 AI多肽设计第一轮比赛结果已公布！在已完成的实验测试中，活性最强的参赛序列EC50达 2 nM，已超越天然多肽 NKA 的水平，充分展示了AI驱动多肽药物设计的巨大潜力。 现正式启动第二轮多肽序列征集，我们诚邀全球科研人员与青年学者继续参与，共同探索AI赋能下的多肽药物设计新前沿。 第一轮结果
16010编辑于 2025-12-17 - 来自专栏机器之心
10年研究积累，推动图像合成进入「PS」时代
最终，只有 “生成器” 从系统中保留下来，用于图像合成。 「多模态」深度学习巩固了来自 NLP 和计算机视觉的技术，「prompt 工程」取代了模型训练和微调，成为图像合成的新兴方法。 CLIP 为图像合成的「多模态」方法奠定了基础。 扩散模型引入了一种不同于 GAN 的图像合成方法，从噪声中重建图像。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.12242.pdf 2022 年 10 月，全球最大图片交易商 Shutterstock 宣布与 OpenAI 合作，提供 / 授权生成图像
59320编辑于 2023-03-29 - 来自专栏Linux基础入门
基因功能简介
其3'端可以在氨酰-tRNA合成酶催化之下，接附特定种类的氨基酸。转译的过程中，tRNA可借由自身的反密码子识别mRNA上的密码子，将该密码子对应的氨基酸转运至核糖体合成中的多肽链上。 7、非编码区：非编码区的基因，不能够转录为相应信使RNA，不能指导蛋白质合成，也就是不能编码蛋白质。 ? 8、氨基酸、多肽、蛋白质之间的关系：①氨基酸：是羧酸碳原子上的氢原子被氨基取代后的化合物。 ②多肽：是α－氨基酸以肽键连接在一起而形成的化合物。③蛋白质：是由氨基酸以“脱水缩合”的方式组成的多肽链经过盘曲折叠形成的具有一定空间结构的物质。 ，才能全面地执行功能，每一条多肽链都有其完整的三级结构,称为亚基。 10、蛋白质结构域：在较大的蛋白质分子中，由于多肽链上相邻的超二级结构紧密联系，形成两个或多个在空间上可以明显区别的局部区域。
1.3K20发布于 2020-08-26 多肽药物的黄金时代：多肽药物市场规模与潜力分析 | 皓元医药
PART 01 多肽药物市场规模分析根据Nature的数据，截至2019年，多肽药物约占全球医药市场的5%（图1）。 多肽药物以慢病治疗为主，目前国际上的多肽药物主要分布在7大疾病治疗领域，包括罕见病、肿瘤、糖尿病（内分泌与代谢类）、胃肠道、骨科、免疫、心血管疾病等，其中罕见病、肿瘤和糖尿病是拉动多肽药物市场的“三驾马车 据弗若斯特沙利文数据，预计2030年全球多肽药物市场规模将达到2,108亿美元，其中中国市场规模占全球比重维持在15%左右（图3）。 图1 全球药物市场 (2019)图2 多肽药物治疗适应症图3 全球及中国多肽药物市场规模PART 02 FDA近几年批准上市的治疗性多肽ART 03 多肽药物相关交易近几年，多肽领域（包含PDC）的大额交易或收购主要发生在 参考文献：[1]《2023年中国多肽药物行业概览》沙利文&头豹[2]https://doi.org/10.1038/s41573-020-00135-8[3]https://doi.org/10.1007
38010编辑于 2025-08-18AI 设计多肽：生化研究工具的范式革命
• 合成周期 3–7 天（vs 抗体 3–6 个月） • 可进入活细胞（结合细胞穿透肽技术） • 高通量合成与筛选成本低 1.3 传统多肽发现的瓶颈 传统的多肽发现流程（噬菌体展示、组合文库筛选、天然结合基序的迭代突变 ： 溶解性 · 溶血性 · 细胞穿透性 · 膜通透性 · 可合成性 · 非污染性 · 结合亲和力 · 半衰期 · 毒性 2.3 生成算法 生成模型是 AI 多肽设计的核心引擎，负责从学习到的分布中采样生成满足约束条件的新序列 -连环蛋白亚群中验证 其他修饰系统： • DUBTACs：去泛素化酶靶向嵌合体，稳定肿瘤抑制因子 • DEPTACs：靶向磷酸化调控（tau 蛋白磷酸化） 当前技术状态： 大多数实现依赖融合蛋白而非全合成双功能多肽 ，但随着具有明确亲和力、特异性和胞内相容性的多肽设计变得更为常规，全合成版本有望实现。 闭环实验-计算流水线： AI 设计与自动化多肽合成、高通量筛选以及闭环实验反馈的深度整合，将实现多肽试剂的按需生成、筛选与迭代优化。
18010编辑于 2026-04-13- 来自专栏Linux基础入门
（3）分子生物学专业名词
2、多顺反子见于原核生物意指一个mRNA分子编码多个多肽链。这些多肽链对应的DNA片段则位于同一转录单位内，各自拥有起点和终点。 3、转录单位是指RNA的合成是由RNA聚合酶（RNA polymerase)催化的。 原核生物的转录单位往往可以包括一个以上的基因，基因之间为间隔区，转录后形成多顺反子mRNA，可以编码多条不同的多肽链。 7、RT—PCR首先经反转录酶的作用，从RNA合成cDNA，再以cDNA为模板，在DNA聚合酶作用下扩增合成目的片段。 10、RPKM是将map到基因的read数除以map到基因组上的所有read数(以million为单位)与RNA的长度(以KB为单位)。
1.1K20发布于 2020-08-26 - 来自专栏DrugOne
字节跳动AI制药团队联合清华发布AnewOmni: 面向跨尺度药物设计的通用生成模型
AnewOmni 生成了一批候选分子，经过计算过滤、合成难度评估后，挑选了 3 个进行合成与测试。 多肽：分别使用AnewOmni设计了线性肽和环肽。在线性肽中，30 个送测多肽分子中有 7 个满足 IC50 < 100 μM 的标准，成功率 23%，最佳活性达到 2.37 μM。 在使用严格的结构自洽性筛选时，4 个合成的纳米抗体中有 3 个显示出结合活性，成功率 75%。 仅凭生成似然这一简单的计算指标进行筛选，在合成的7 个多肽分子中，有 4 个显示出低于 10 μM 的结合亲和力（Kd），成功率 57%，最佳者 Kd 达到 3.19 μM。 以这个新发现的口袋为靶点，AnewOmni 从头设计了一批小分子，在合成的 9 个化合物中，3个显示出低于 10 μM 的结合亲和力（Kd），最佳者 Kd 为 2.72 μM。
28010编辑于 2026-03-25 - 来自专栏智药邦
Cell｜高精度从头设计可透膜的环状多肽
首先，是多肽药物的稳定性问题，多肽药物因为其众多肽键的存在而容易被体内的肽酶水解。David Baker选择了环状多肽这样一类结构来解决它的稳定性问题。 例如，环孢素中11个氨基酸中有7个是N-甲基化的，这是以增加分子灵活性和合成难度为代价的。此处6-8个残基透膜肽中，N-甲基化氨基酸的数量在0到3之间。 作者选择合成和表征了17个9-mers、41个10-mers、19个11-mers和8个12-mers的大环肽，其漏斗状的能量景观分别跨越16、37、18和8个不同的结构聚类，结构范围广泛，N-甲基化氨基酸在 总的来说，几乎所有没有暴露NH基团的多肽都是可穿膜的。与非设计的大环化合物的结果相反，透膜性和大小之间没有强烈的相关性；事实上，一些10个和11个残基的肽是高度可穿膜的。 作者设计、合成并验证了84个具有良好渗透性的结构不同的大环，包括6-8个具有高渗透性且没有N-甲基化氨基酸的环肽，以及9-12个具有单一N-甲基化氨基酸的透膜性环肽。
1.4K20编辑于 2022-11-16 一个模型，统治所有分子 | 清华&字节跳动发布AnewOmni，首次实现从小分子到纳米抗体的跨模态全原子药物设计
值得注意的几个细节：其中活性最好的 KRAS G12D-compound-3 由于合成复杂性，实际上是以四种立体异构体的混合物形式合成的，这可能低估了其真实活力。 最终合成并通过 HTRF 实验测试了50条多肽（30条线性 + 20条环肽）。 结果令人振奋。 团队设计了10到12个残基的线性多肽，靶向 PCSK9 的 PPI 界面。受到前述纳米抗体设计中基于似然排序的良好表现的鼓舞，这次完全采用无监督生成似然作为唯一筛选标准。 共生成5,000个候选多肽，计算似然分布的均值（µ）和标准差（σ），以 µ + 3σ 为阈值选出7条似然特别高的多肽进行合成和实验测试。 SPR 测定显示，7条多肽中4条结合了 PCSK9，Kd 低于 10 µM，对应 57%的命中率，最优者 Kd 达到 3.19 µM 和 4.02 µM。 变构小分子。
20310编辑于 2026-03-31- 来自专栏老高的技术博客
Windows10,Windows7复原音量合成器
将代码复制到电脑的某个地方，另存为reset_sound_mixer.bat，右键管理员执行就将音量合成器重置了。
1.4K10编辑于 2022-12-28 - 来自专栏软件安装
10个GitHub热门的配音语音合成语音克隆项目
这里推荐几个GitHub上热门、好用的配音/语音合成/语音克隆项目，有通用TTS、语音克隆、视频配音、流式/轻量等不同需求的。 ▌1. Fish Speech（⭐ 10k+） 地址：https://github.com/fishaudio/fish-speech 功能： 基于VITS2，高质量、多语言、语音克隆 推理快、支持批量处理、全开源 ▌10.
80510编辑于 2026-03-26 - 来自专栏智能生信
. | 多肽药物发现综述
1954年，Vincent du Vigneaud的团队发表了《the total synthesis of oxytocin and vasopressin》(1955年获得诺贝尔化学奖)，多肽首次被化学合成 另一个飞跃是Bruce Merrifield通过在固相上组装氨基酸来自动合成肽，这导致了1963年固相肽合成(SPPS)的发明(1984年获得诺贝尔化学奖)。 20世纪80年代重组技术的出现使生产更大的多肽成为可能。随后，通过结合脂类、较大的蛋白质和聚乙二醇来增加多肽分子量的策略有助于克服肾脏清除和增加血浆循环时间的问题。 该方法可以识别大量的毒液肽序列，然后合成或重组生成，并可用于治疗靶标的筛选。显示技术可以产生大量针对治疗靶点的肽库。这一过程通常经过几轮筛选后产生高亲和力的靶结合物。 多肽领域在许多方面已经成熟，包括能够大规模、可靠、快速地生产结构复杂的多达100个氨基酸的多肽的平台，使高效、低成本的SAR和先导物优化研究成为可能。
3.3K10发布于 2021-03-03 - 来自专栏智药邦
中国海洋大学刘昊团队提出RLP模型，通过强化学习生成多肽药物
蛋白质含有未知的氨基酸残基，提取它们用于合成药物肽可以创造具有独特性质的新结构，从而推动药物开发。新型多肽药物分子的计算机辅助设计可以解决传统药物发现过程中成本高、效率低的问题。 通过生成式的深度学习模型，利用氨基酸残基进行多肽生成，解决了氨基酸序列的精确控制、特性修饰的定制化多肽以及大规模多肽合成等关键问题。 2024年9月10日，中国海洋大学刘昊老师团队在Briefings in Bioinformatics上发表文章Reinforcement learning-driven exploration of 在图2中，观察到最后10个轮次产生的肽与TIM-3具有很强的结合亲和力，结合能始终低于-8 kcal/mol。 利用生物信息学算法提高药物设计的预测精度和合成可行性，旨在为临床前药物发现提供更高效、更低成本的替代解决方案。 尽管这项研究中取得了一定的成功，但仍然存在局限性。
62610编辑于 2024-10-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号