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题名/责任者:

细胞毒性数据挖掘技术与应用/潘天红, 陈娇著

出版发行项:

北京:科学出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-03-062672-1/CNY89.00

载体形态项:

153页:图;24cm

并列正题名:

Cytotoxicity data mining techniques and applications

个人责任者:

潘天红 著

个人责任者:

陈娇 著

学科主题:

数据采集-应用-细胞-死亡-研究

中图法分类号:

Q255-39

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

责任者附注:

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学位，2011年与2015年分别于台湾清华大学(1.5年)与加拿大阿尔伯塔大学(3.5年)博士后出站。

责任者附注:

陈娇，博士，常州信息职业技术学院教师。2018年于江苏大学控制理论与控制工程专业获博士学位。长期从事无损检测技术、统计分析方法以及计算机在工业控制中的应用等方面的研究工作。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书内容简介：1、构建了细胞坏死与细胞凋亡两种细胞毒性动力学模型，以带约束的非线性优化算法，估算出该动力学模型参数。并利用扩展卡尔曼滤波算法，实时估计有毒物质作用于靶细胞的浓度，提前了风险预警时间。2、给出了三种评估细胞毒性大学的评估方法，及其”剂量-反应”模型，并与美国RC数据库中的体内急性毒性值做相关性分析，为高通量毒性评估提供了一种有效策略。3、提出了一种化学物质MoA筛选与分类算法，利用主元压缩、函数型数据分析、分层聚类等策略，实现化学物质的MoA分类，从而实现化学物质高通量筛选。4、给出了RTCA细胞毒性试验再现性评估策略与E-Plate边沿效应检测算法。为细胞毒性试验的重复性与鲁棒性提高一种有效的评估手段。5、基于统计分析策略，给出了一种基因毒性试验中低数量级细胞计数方法，为鉴定药物或污染物的危害等级提供一种方法。

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