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內容簡介: |
实时细胞电子分析技术已广泛应用于细胞生物学、分子生物学、肿瘤学、生物化学、毒理学等多种学科领域,以及药物筛选、研发、生产及质量控制过程。本书系统地阐述了细胞毒性数据的数据挖掘技术与模式识别方法,共分6章,具体包括:细胞电阻抗传感技术、细胞毒性动力学模型参数估计方法、体外细胞毒性评价方法、化学物质MoA分类方法、细胞毒性动态响应数据的可靠性分析方法,以及低诱变细胞数目预测模型估计。
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目錄:
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目录前言第1章 细胞电阻抗传感技术概述 11.1 细胞电阻抗传感技术背景 21.1.1 细胞电阻抗传感技术简介 21.1.2 细胞电阻抗传感技术的意义 51.1.3 细胞电阻抗传感技术发展历程 51.2 基于细胞电阻抗传感技术的典型仪器 71.2.1 ECIS细胞动态分析仪 71.2.2 Bionas1500/2500细胞代谢监测仪 101.2.3 CellKey细胞介电谱分析系统 111.2.4 Cellasys细胞代谢监测仪 121.2.5 RTCA实时细胞分析仪 131.3 细胞电阻抗传感技术的应用 151.3.1 心肌细胞功能检测 151.3.2 细胞黏附和伸展 161.3.3 细胞共培养 181.3.4 细胞迁移和浸润 181.3.5 细胞毒性检测 191.4 RTCA细胞毒性数据的预处理 21参考文献 27第2章 细胞毒性动力学模型参数估计方法 302.1 引言 302.2 细胞毒性动力学模型描述 312.3 算法原理及步骤 322.4 算法验证及结果 342.5 混合物细胞毒性动力学模型辨识 412.6 细胞毒性动力学模型应用 442.6.1 化学物质的浓度估计 442.6.2 人体细胞的雌性激素分析 472.7 本章小结 50参考文献 50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 533.1 引言 533.2 LC50/GI50算法及步骤 543.3 AUC50算法及步骤 603.4 KC50算法及步骤 673.5 RC预测模型的对比分析 733.6 结果与讨论 79参考文献 82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 864.1 引言 864.2 TCRC数据预处理 894.3 算法原理及步骤 934.3.1 主成分分析 944.3.2 函数型数据分析 984.3.3 层次聚类算法 1044.4 算法验证及结果 1054.5 结果与讨论 108参考文献 109第5章 细胞毒性动态响应数据的可靠性分析方法 1135.1 引言 1135.2 边缘效应检测与筛选方法 1155.2.1 问题描述 1155.2.2 算法原理及步骤 1155.2.3 算法验证及结果 1225.3 RTCA实验数据重复性评估方法 1355.3.1 算法原理及步骤 1355.3.2 算法验证及结果 1395.4 RTCA重复性实验数据使用方法 1475.4.1 问题描述 1475.4.2 算法原理 1495.4.3 算法验证及结果 1515.5 本章小结 155参考文献 156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 1596.1 引言 1596.2 诱变细胞数目预测模型估计方法 1606.3 诱变细胞数目预测模型分析 1656.4 本章小结 166参考文献 166附录 168
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