G蛋白偶联受体的共同激活机制

G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptor, GPCR)构成人体中最庞大的膜蛋白家族，也是最重要的一类药物靶 标。随着GPCR结构解析技术的突破，目前已破解八十余个受体的400多个结构，揭示出GPCR复杂多样的配体结合模式和 跨膜信号转导机制。近年来，残基相互作用计算已实现对GPCR构象变化的精细描述，揭示出A家族GPCR存在共同的激活 机制。文章简要回顾GPCR激活机制研究的方法和创新点，并对A家族GPCR共同激活机制如何推动功能研究和药物研发进行展望。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

PD-1/PD-L1抗体阻断药物的研究进展与临床应用

研究发现在生理状况下PD-1与PD-L1相互识别能产生负向信号,该信号通路一旦被激活后,可诱导抗原特异性效应T细胞凋亡,该生理效应可防止过度免疫反应带来的附加损伤,因此该信号通路又被形象的称为"免疫刹车".如果利用特异性阻断剂阻断PD-1/PD-L1信号通路,便可以恢复免疫细胞的杀伤抑制功能.截止至2019年12月,全球已有7种PD-1阻断药物和3种PD-L1阻断药物批准上市,均属于大分子抗体类药物,其中的4种PD-1单抗由我国自主研发,目前中国大陆批准上市的PD-1/PD-L1阻断药物有8种.这些单抗药物在多种肿瘤的临床治疗中产生较好的疗效,并且部分患者得到完全缓解,具有良好的应用前景.从其生物学背景出发,按药物分类综述了近年来PD-1/PD-L1信号通路抑制剂在临床治疗中的应用和表现,讨论了目前此类药物在临床使用中存在的问题以及应对策略.     

综合运用虚拟筛选三维定量构效关系模型发现潜在 TRPC4 配体

瞬时感受器电位通道 4( TRPC4) 可能是一种调节人体生理和病理生理功能的关键靶点． 通过计算机辅助药物设计和一系列虚拟筛选方法，结合 Hiphop 药效学团模型，筛选出一系列可能具有良好活性的的 TRPC4 配体化合物，并研究了这些化合物对大鼠胰岛细胞生长的影响． 结果显示，其中新化合物 7 促进了大鼠胰岛细胞的生长，EC₅₀值为 3.58 μmol /L． 然而，化合物 7 对被干扰了 TRPC4 表达的大鼠胰岛细胞的生长无显著性作用． 与此同时，给予化合物 7 后，大鼠胰岛细胞 TRPC4 mRNA 的表达显著降低．因此，化合物 7 可能是一个潜在的 TRPC4 抑制剂，从而可能对糖尿病的治疗起到一定的作用．     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

自适应的无线融断网络路由算法研究

无线融断网络具有长延时、高动态拓扑、链路不稳定等特点,伴随着网络联接缺乏源端到目的端的持续性,为解决网络通信困难的问题,将多头绒泡菌的智能性和自适应性引入,提出一种自适应的无线融断网络路由算法。搭建无线融断网络模型,推导出链路容量的数学表达;设计下一跳节点的选择策略和最佳路由选择策略,实现在融断网络环境下的数据尽力投递。仿真实验表明,该算法能够在网络开销率较低的情况下,达到良好的数据投递,且平均延迟小。     

考虑数量折扣的多周期供应商选择决策

针对一条由一个主导制造商、多个上游供应商组成的供应链,为了尽可能降低制造商采购时的总成本,结合产品的价格、质量、交付三大因素,以供应商生产能力、供应商数量折扣、供应商与制造商关系维持和制造商的库存能力等为约束条件,综合考虑制造商的采购成本、质量因素带来的销售损失和交付因素影响的库存成本,为制造商建立了多目标的多周期订单分配整数线性规划模型,通过算例对三个目标进行权重分析,通过Lingo17.0得到模型的最优解,为制造商提供一个多周期订单决策的框架。最后,对模型中几个重要的影响参数进行了灵敏度分析,并为制造商与供应商提出了一些参考建议。     

基于改进变邻域搜索算法的成型机分批重调度优化

针对成型机故障和工单交货期提前两类事件,提出一种基于改进变邻域搜索算法的分批重调度方法,基于最小分批原则和非等量分批原则对工单进行批量划分,考虑重调度过程的稳定性与准时性,建立数学模型。设计一种改进的变邻域搜索算法(VNS),通过构建转移邻域和叠加邻域两种邻域结构,提高了搜索的收敛速度和寻优能力。最后以某磁性材料成型车间作为实例进行验证。结果表明,所提重调度方法能够在保证工单准时交付的基础上,提高成型机利用率,为工厂的实际生产决策提供参考。     

Micro/nano needles for advanced drug delivery

Along with the boost of drugs’ exploitation, drug delivery has been a common concern among researchers and patients. As an emerging strategy, the micro- and nano-needle (MNN) is a single or an array of micro/nanoneedles, and promises to be a robust technology for efficient, noninvasive and convenient drug delivery. Compared with the conventional injection, MNN can pierce the bio-membranes to transfer cargos without any damage of tissue or nerves. And regarding the topical drug release, MNN is more efficient than oral administration and topical cream. More specifically, microneedle, a powerful technique, has been widely applied in different diseases such as diabetes, anti-obesity and contraception through skin and ocular surface. Correspondingly, many novel microneedles and optimization methods have been developed recently to improve the drug delivery efficacy. Nanoneedle, much smaller than microneedle, can minimize the skin damages caused by the repeated use of microneedles. Nanoneedles with nanoscaled size are usually used to penetrate the cell membrane. And recently many stimulus-aided methods like electrical and magnetic force have been invented to deepen penetration and improve transfer effects. The aim of this review is to introduce the recent advances of MNN-based drug delivery, including their types, application locations and diseases, optimization of delivery strategies and future development prospects.