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  • 全新细胞毒数据挖掘技术与应用(第2版)潘天红,陈娇9787030748263
  • 正版
    • 作者: 潘天红,陈娇著 | 潘天红,陈娇编 | 潘天红,陈娇译 | 潘天红,陈娇绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2023-03-01
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    • 作者: 潘天红,陈娇著| 潘天红,陈娇编| 潘天红,陈娇译| 潘天红,陈娇绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2023-03-01
    • 版次:2
    • 印次:5
    • 字数:226000
    • 页数:180
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030748263
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:潘天红,陈娇
    • 著:潘天红,陈娇
    • 装帧:平装
    • 印次:5
    • 定价:119.00
    • ISBN:9787030748263
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-03-01
    • 页数:180
    • 外部编号:1202823017
    • 版次:2
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    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 Bionas1500/2500细胞代谢监测仪 10

    1.. 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 细胞毒检测 19

    1.4 RTCA细胞毒数据的预处理 21

    参考文献 27

    第2章 细胞毒动力学模型参数估计方法 30

    2.1 引言 30

    2.2 细胞毒动力学模型描述 31

    . 算法原理及步骤 32

    2.4 算法验及结果 34

    2.5 混合物细胞毒动力学模型辨识 41

    2.6 细胞毒动力学模型应用 44

    2.6.1 化学物质的浓度估计 44

    2.6.2 人体细胞的雌激素分析 47

    2.7 本章小结 50

    参考文献 50

    第3章 基于细胞毒动态响应曲线的体外细胞毒评方法 53

    3.1 引言 53

    3.2 LC50/GI50算法及步骤 54

    3.3 AUC50算法及步骤 60

    3.4 KC50算法及步骤 67

    3.5 RC预测模型的对比分析 73

    3.6 结果与讨论 79

    参考文献 82

    第4章 基于细胞毒动态响应曲线的化学物质MoA分类方法 86

    4.1 引言 86

    4.2 TCRC数据预处理 89

    4.3 算法原理及步骤 93

    4.3.1 主成分分析 94

    4.3.2 函数型数据分析 98

    4.3.3 层次聚类算法 104

    4.4 算法验及结果 105

    4.5 结果与讨论 108

    参考文献 109

    第5章 细胞毒动态响应数据的可靠分析方法 113

    5.1 引言 113

    5.2 边缘效应检测与筛选方法 115

    5.2.1 问题描述 115

    5.2.2 算法原理及步骤 115

    5.. 算法验及结果 122

    5.3 RTCA实验数据重复评估方法 135

    5.3.1 算法原理及步骤 135

    5.3.2 算法验及结果 139

    5.4 RTCA重复实验数据使用方法 147

    5.4.1 问题描述 147

    5.4.2 算法原理 149

    5.4.3 算法验及结果 151

    5.5 本章小结 155

    参考文献 156

    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 159

    6.1 引言 159

    6.2 诱变细胞数目预测模型估计方法 160

    6.3 诱变细胞数目预测模型分析 165

    6.4 本章小结 166

    参考文献 166

    附录 168

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