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正版 细胞毒性数据挖掘技术与应用 潘天红,陈娇 科学出版社 978
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目录
前言
第1章 细胞电阻抗传感技术概述 1
1.1 细胞电阻抗传感技术背景 2
1.1.1 细胞电阻抗传感技术简介 2
1.1.2 细胞电阻抗传感技术的意义 5
1.1.3 细胞电阻抗传感技术发展历程 5
1.2 基于细胞电阻抗传感技术的典型仪器 7
1.2.1 ECIS细胞动态分析仪 7
1.2.2 Bionas 1500/2500细胞代谢监测仪 10
1.2.3 CellKey细胞介电谱分析系统 11
1.2.4 Cellasys细胞代谢监测仪 12
1.2.5 RTCA实时细胞分析仪 13
1.3 细胞电阻抗传感技术的应用 15
1.3.1 心肌细胞功能检测 15
1.3.2 细胞黏附和伸展 16
1.3.3 细胞共培养 18
1.3.4 细胞迁移和浸润 18
1.3.5 细胞毒性检测 19
1.4 RTCA细胞毒性数据的预处理 21
参考文献 26
第2章 细胞毒性动力学模型参数估计方法 30
2.1 引言 30
2.2 细胞毒性动力学模型描述 31
2.3 算法原理及步骤 32
2.4 算法验证及结果 34
2.5 细胞毒性动力学模型应用 41
2.6 本章小结 44
参考文献 44
第3章 基于细胞毒性动态响应曲线的体外细胞毒性评价方法 46
3.1 引言 46
3.2 LC50/GI50算法及步骤 47
3.3 AUC50算法及步骤 53
3.4 KC50算法及步骤 60
3.5 RC预测模型的对比分析 66
3.6 结果与讨论 72
参考文献 75
第4章 基于细胞毒性动态响应曲线的化学物质MoA分类方法 79
4.1 引言 79
4.2 TCRC数据预处理 82
4.3 算法原理及步骤 86
4.3.1 主成分分析 87
4.3.2 函数型数据分析 91
4.3.3 层次聚类算法 97
4.4 算法验证及结果 98
4.5 结果与讨论 101
参考文献 102
第5章 细胞毒性动态响应数据的可靠性分析方法 106
5.1 引言 106
5.2 边缘效应检测与筛选方法 108
5.2.1 问题描述 108
5.2.2 算法原理及步骤 108
5.2.3 算法验证及结果 115
5.3 RTCA实验数据重复性评估方法 128
5.3.1 算法原理及步骤 128
5.3.2 算法验证及结果 132
5.4 本章小结 140
参考文献 140
第6章 基于细胞毒性动态响应曲线的诱变细胞数目预测模型估计 143
6.1 引言 143
6.2 诱变细胞数目预测模型估计方法 144
6.3 诱变细胞数目预测模型分析 149
6.4 本章小结 150
参考文献 150
附录 152
潘天红,安徽大学电气工程与自动化学院教授、博士生导师。2007年于上海交通大学控制理论与控制工程专业获博士学位,2011年与2015年分别于台湾地区清华大学(1.5年)与加拿大阿尔伯塔大学(3.5年)博士后出站。多年来一直从事数据驱动建模与优化控制方面的研究工作。发表SCI/EI收录论文100余篇,出版英文专著1部,授权美国发明2件、中国发明33件,获批计算机软件著作权8项。主持了包括国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题在内的科研项目10余项,以完成.人获省部级科学技术奖一等奖1项、二等奖1项。
1)构建了细胞坏死与细胞凋亡两种细胞毒性动力学模型,以带约束的非线性优化算法,估算出该动力学模型参数。并利用扩展卡尔曼滤波算法,实时估计有毒物质作用于靶细胞的浓度,提前了风险预警时间。2)给出了三种评估细胞毒性大学的评估方法,及其"剂量-反应"模型,并与美国RC数据库中的体内急性毒性值做相关性分析,为高通量毒性评估提供了一种有效策略。
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