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全新细胞毒数据挖掘技术与应用潘天红,陈娇9787030626721
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前言 章 细胞电阻抗传感技术概述 1.1 细胞电阻抗传感技术背景 1.1.1 细胞电阻抗传感技术简介 1.1.2 细胞电阻抗传感技术的意义 1.1.3 细胞电阻抗传感技术发展历程 1.2 基于细胞电阻抗传感技术的典型仪器 1.2.1 ECIS细胞动态分析仪 1.2.2 Bionas 1500/2500细胞代谢监测仪 1.. CellKey细胞介电谱分析系统 1.2.4 Cellasys细胞代谢监测仪 1.2.5 RTCA实时细胞分析仪 1.3 细胞电阻抗传感技术的应用 1.3.1 心肌细胞功能检测 1.3.2 细胞黏附和伸展 1.3.3 细胞共培养 1.3.4 细胞迁移和浸润 1.3.5 细胞毒检测 1.4 RTCA细胞毒数据的预处理 参考文献 第2章 细胞毒动力学模型参数估计方法 2.1 引言 2.2 细胞毒动力学模型描述 . 算法原理及步骤 2.4 算法验及结果 2.5 细胞毒动力学模型应用 2.6 本章小结 参考文献 第3章 基于细胞毒动态响应曲线的体外细胞毒评方法 3.1 引言 3.2 LC50/GI50算法及步骤 3.3 AUC50算法及步骤 3.4 KC50算法及步骤 3.5 RC预测模型的对比分析 3.6 结果与讨论 参考文献 第4章 基于细胞毒动态响应曲线的化学物质MoA分类方法 4.1 引言 4.2 TCRC数据预处理 4.3 算法原理及步骤 4.3.1 主成分分析 4.3.2 函数型数据分析 4.3.3 层次聚类算法 4.4 算法验及结果 4.5 结果与讨论 参考文献 第5章 细胞毒动态响应数据的可靠分析方法 5.1 引言 5.2 边缘效应检测与筛选方法 5.2.1 问题描述 5.2.2 算法原理及步骤 5.. 算法验及结果 5.3 RTCA实验数据重复评估方法 5.3.1 算法原理及步骤 5.3.2 算法验及结果 5.4 本章小结 参考文献 第6章 基于细胞毒动态响应曲线的诱变细胞数目预测模型估计 6.1 引言 6.2 诱变细胞数目预测模型估计方法 6.3 诱变细胞数目预测模型分析 6.4 本章小结 参考文献 附录
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,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。主持了包括自然科学、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。
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