质谱法已成为药物发现和开发过程中整个 DMPK 和生物分析研究领域的主要分析工具。本短期课程将提供关于质谱法在 DMPK 和生物分析中如何支持研发和注册过程的论文。本课程将使用案例研究来重点介绍在发现和开发阶段使用质谱法测量小分子药物、生物制剂及其结合物的“原因”和“方法”知识库。内容将包括 DMPK 概念/原理的介绍、药物发现/开发过程的概述以及 DMPK 研究中常见的做法。将讨论当前应用于先导优化中的 ADME 筛选、PK 研究中药物量化、动物和人体药物代谢物鉴定以及临床和毒理学研究中的 GLP 生物分析量化的质谱技术,以及实验设计、数据解释和数据报告的最新行业实践。我们将提供解决常见 DMPK 和生物分析问题的案例研究,以强化课堂上学到的概念和分析技术。
最初,使用整个基因组和整个外显子组测序测量TMB以具有足够的功率(意味着碱测序)。尽管如此,这些技术的成本效益不足以用于临床常规。2019年初推出的来自Illumina的TSO500面板是能够实现这些目标的最先进的商业面板。但是,实验室可以很容易地标准化湿实验室,生物信息分析以从一个分析中获得最大的准确信息,这种复杂的面板可能需要复杂的策略,并且必须在临床前进行验证。
* 通讯作者:Dawn Neumann,dmneuman@iupui.edu。作者贡献 Dawn Neumann:参与研究设计和数据解释,并领导稿件介绍和方法部分,并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Flora M Hammond:参与研究设计和数据解释,并帮助编辑和修改稿件的所有部分 Angelle Sander:参与研究设计和数据解释,并领导稿件讨论部分,并帮助编辑和修改稿件的其他部分 Surya Sruthi Bhamidipalli:参与数据分析、结果撰写和表格制作。 Susan M Perkins:参与研究设计、数据解释、数据分析、分析和结果部分的撰写,以及编辑和修改论文的所有部分。
在图形解释中可以使用不同的可视化工具。此类可视化工具的一些例子是1。条形图中的条形图,使用垂直和水平条2表示数据。饼图饼图具有派的形状,派的每个切片代表分配给每个类别3的整个派的一部分。线图通过连接各种数据点创建线图。它显示了随着时间的时间数量的变化。在定性和定量数据解释中解释不同的数据收集方法4标记1.质量数据解释定性数据告诉我们有关人们定性数据解释的情绪和感受的重点是人们数据收集方法的见解和动机 - 定性数据解释
通讯作者:Shannon M. Christy,助理会员,12902 Magnolia Dr., MFC-EDU, Tampa, FL 33612,shannon.christy@moffitt.org,电话:(813) 745-8840,传真:(813) 745-1442。*这些作者对这项工作做出了同等贡献。作者贡献:Stout 女士负责数据收集、数据分析和解释以及起草文章。Christy 博士负责研究的构思和设计、数据解释以及起草文章。Winger 博士负责研究的构思和设计、数据获取、数据分析和解释以及修改文章。Vadaparampil 博士负责数据解释和修改文章。 Mosher 博士参与了研究的构思和设计、数据采集、数据解释以及文章的修订。所有作者均认可了论文的最终版本。
• 结构和功能(Q. 1,2,3,4,10) • SI 和相关实践技能(Q. 6,7) • 数据解释(Q. 5,7,8,9) • 基于场景(Q. 6,7,8,10,11)
虽然 PEST 与现有的非线性参数估计软件有一些相似之处(它使用一种功能强大且稳健的估计技术,该技术已在各种问题类型上进行了广泛的测试),但它的设计理念却截然不同。PEST 的新颖之处在于它允许您使用特定模型进行参数估计和/或数据解释,而无需对该模型进行任何更改。因此,PEST 可以适应现有模型,您无需让您的模型适应 PEST。通过将 PEST 包装在您的模型上,您可以将其变成您的模型模拟的系统的非线性参数估计器或复杂的数据解释包。该模型可以是简单的或复杂的,自制的或购买的,并且可以使用任何编程语言编写。