細胞毒性數據挖掘技術與應用(簡體書)
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1)構建了細胞壞死與細胞凋亡兩種細胞毒性動力學模型,以帶約束的非線性優化算法,估算出該動力學模型參數。並利用擴展卡爾曼濾波算法,實時估計有毒物質作用於靶細胞的濃度,提前了風險預警時間。2)給出了三種評估細胞毒性大學的評估方法,及其"劑量-反應"模型,並與美國RC數據庫中的體內急性毒性值做相關性分析,為高通量毒性評估提供了一種有效策略。3)提出了一種化學物質MoA篩選與分類算法,利用主元壓縮、函數型數據分析、分層聚類等策略,實現化學物質的MoA分類,從而實現化學物質高通量篩選。4)給出了RTCA細胞毒性試驗再現性評估策略與E-Plate邊沿效應檢測算法。為細胞毒性試驗的重複性與魯棒性提高一種有效的評估手段。5)基於統計分析策略,給出了一種基因毒性試驗中低數量級細胞計數方法,為鑒定藥物或污染物的危害等級提供一種方法。
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