細胞毒性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用

目錄
前言
第1章 細胞電阻抗傳感技術(shù)概述 1
1.1 細胞電阻抗傳感技術(shù)背景 2
1.1.1 細胞電阻抗傳感技術(shù)簡介 2
1.1.2 細胞電阻抗傳感技術(shù)的意義 5
1.1.3 細胞電阻抗傳感技術(shù)發(fā)展歷程 5
1.2 基于細胞電阻抗傳感技術(shù)的典型儀器 7
1.2.1 ECIS細胞動態(tài)分析儀 7
1.2.2 Bionas 1500/2500細胞代謝監(jiān)測儀 10
1.2.3 CellKey細胞介電譜分析系統(tǒng) 11
1.2.4 Cellasys細胞代謝監(jiān)測儀 12
1.2.5 RTCA實時細胞分析儀 13
1.3 細胞電阻抗傳感技術(shù)的應(yīng)用 15
1.3.1 心肌細胞功能檢測 15
1.3.2 細胞黏附和伸展 16
1.3.3 細胞共培養(yǎng) 18
1.3.4 細胞遷移和浸潤 18
1.3.5 細胞毒性檢測 19
1.4 RTCA細胞毒性數(shù)據(jù)的預(yù)處理 21
參考文獻 26
第2章 細胞毒性動力學模型參數(shù)估計方法 30
2.1 引言 30
2.2 細胞毒性動力學模型描述 31
2.3 算法原理及步驟 32
2.4 算法驗證及結(jié)果 34
2.5 細胞毒性動力學模型應(yīng)用 41
2.6 本章小結(jié) 44
參考文獻 44
第3章 基于細胞毒性動態(tài)響應(yīng)曲線的體外細胞毒性評價方法 46
3.1 引言 46
3.2 LC50/GI50算法及步驟 47
3.3 AUC50算法及步驟 53
3.4 KC50算法及步驟 60
3.5 RC預(yù)測模型的對比分析 66
3.6 結(jié)果與討論 72
參考文獻 75
第4章 基于細胞毒性動態(tài)響應(yīng)曲線的化學物質(zhì)MoA分類方法 79
4.1 引言 79
4.2 TCRC數(shù)據(jù)預(yù)處理 82
4.3 算法原理及步驟 86
4.3.1 主成分分析 87
4.3.2 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析 91
4.3.3 層次聚類算法 97
4.4 算法驗證及結(jié)果 98
4.5 結(jié)果與討論 101
參考文獻 102
第5章 細胞毒性動態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)的可靠性分析方法 106
5.1 引言 106
5.2 邊緣效應(yīng)檢測與篩選方法 108
5.2.1 問題描述 108
5.2.2 算法原理及步驟 108
5.2.3 算法驗證及結(jié)果 115
5.3 RTCA實驗數(shù)據(jù)重復(fù)性評估方法 128
5.3.1 算法原理及步驟 128
5.3.2 算法驗證及結(jié)果 132
5.4 本章小結(jié) 140
參考文獻 140
第6章 基于細胞毒性動態(tài)響應(yīng)曲線的誘變細胞數(shù)目預(yù)測模型估計 143
6.1 引言 143
6.2 誘變細胞數(shù)目預(yù)測模型估計方法 144
6.3 誘變細胞數(shù)目預(yù)測模型分析 149
6.4 本章小結(jié) 150
參考文獻 150
附錄 152