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World File Search System药物学
Jianfeng XuJerome鹿牛肉
Jerome I. Rotter，M.D。是医学遗传学家/遗传流行病学家。鹿特博士的研究是常见的复杂疾病的遗传学。他为我们对心脏代谢疾病的遗传基础的了解（动脉粥样硬化，冠状动脉疾病，瓣膜心脏病，心律不齐和心律失常和EKG变化，血压和高血压，脂质疾病，脂肪疾病，脂肪肝，肥胖，肥胖，糖尿病和糖尿病（类型疾病），自发性/胰岛素疾病（自动疾病）炎症性肠病，全身性狼疮，腹腔疾病，消化性溃疡），眼部疾病（糖尿病性视网膜病，角膜疾病，角膜肿瘤，青光眼，黄斑变性，近视，早产性视网膜病），神经学疾病（神经学疾病）（Streoke，Stroke，Stroke，Stroke，Alzheimer's，Alzheimer's，Copnition's，Copnition）和药物学。许多遗传基因座产生多洛西氏多基因风险评分，作为解剖病因学并在不同人群中进行风险评估的工具。这项工作的最终目标是确定心脏代谢和眼部疾病的最佳疗法和预防作为个人遗传倾向的函数。这是精确/个性化医学的基础。
学习课程
课程结构药物化学11天然产品12传统医学13药理学和毒理学15监管毒理学16药物学16药物17生物技术学18药剂技术19.药学实践21临床研究21药物研究（配方）22药物技术（工艺技术）22制药技术（工艺化学）23药物技术（制药技术）24 MEDICATIC PHICES PHICES PHICES PHICES 24 MEDICATIC PHICES 2222222222222222222 24 MEDANITACE DEVICES 24 MEDICATIC DEVICES 24 MEDANITACE DEVICES。Courses 28 Semester I Medicinal Chemistry Natural Products Traditional Medicine Pharmaceutical Analysis Pharmacology & Toxicology Regulatory Toxicology Pharmaceutics Biotechnology Pharmacoinformatics Pharmacy Practice Clinical Research Pharmaceutical Technology (Formulations) Pharmaceutical Technology (Process Chemistry) Pharmaceutical Technology (Biotechnology) Medical Devices Semester II Medicinal Chemistry Natural Products Traditional Medicine Pharmaceutical Analysis Pharmacology & Toxicology Regulatory毒理学药物生物技术药学药学药学实践临床研究药物技术（配方）
对氨基酸水平和认知di
提供对目标调制的见解，从而可以在作用和功效机理之间提出链接。在适当的临床前模型中建立药代动力学/药效/功效关系可以建立目标介导的疗效，并为药物动力学调节提供阈值，可用作化合物优化的cria。此外，应用校正因子在跨阶段的血浆蛋白结合允许人们预测可用于人类靶向人类目标的药物浓度，这些药物浓度可用于人类剂量投影，然后在I期试验中使用药物学测定期间使用药效分析进行测试（2）。跟随此框架提供了药物与靶标之间的机械联系，允许对治疗假设进行测试，并提供了将药物推向后期临床发育以确认功效的信心（在参考文献中进行了综述。3，4）。尽管在发展有针对性的疾病方面取得了进展，但只有7％的患者获得了益处（5）。针对更广泛的患者人群开发有效的疗法，针对这种医疗需求的空间，将需要遵守有关目标选择，效力和选择性的重要性以及解决阻力的原则。获得的新见解
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
革新阿育吠陀草药，药物发现和...
摘要目标/目标：在本综述中，尝试评估人工智能在阿育吠陀草药和药物发现和发展中的优势和局限性。材料和方法：进行了全面的文献搜索，以确定有关AI和阿育吠陀整合的相关研究和文章。搜索包括PubMed，Google Scholar和相关期刊等数据库。分析了收集的数据，以介绍该主题的全面概述。讨论：AI整合到阿育吠陀药理学中可以提高药物效应的预测建模，并支持个性化治疗计划。在药品中，AI可以优化配方并改善质量控制。在药物学中，AI有助于准确的植物鉴定和植物化学分析。AI驱动的药物发现可以鉴定多草药配方中的新化合物和协同作用。此外，AI可以通过块链和光谱分析来确保药物真实性，从而增强了阿育吠陀产品的纯度和安全性。结论：AI有可能通过提高准确性，效率和个性化来彻底改变阿育吠陀的德拉维亚部门。这种整合标志着对传统医学的技术复杂方法的重大进步，承诺在全球范围内更好地接受阿育吠陀。
云实籽乙醇提取物对链脲佐菌素诱发的糖尿病大鼠的抗糖尿病作用
摘要：目的：历史文献研究表明，糖尿病在印度已得到广泛认可和理解。草药长期以来一直用于治疗多种疾病。大自然提供了大量对所有生物都有用的药用植物。虽然许多植物的基本优点早已被认可，但许多其他植物仍有待充分研究。因此，有必要研究它们的用途并进行药物学和药理学研究，以确定它们的治疗特性。事实上，糖尿病正在成为一个全球性问题。因此，本研究的目的是开辟新的途径，以改善 Caesalpinia bonduc 的药用用途，以治疗特定的糖尿病。方法：本研究的目的是评估 Caesalpinia Bonduc 种子对 STZ 诱发的糖尿病患者的抗糖尿病作用。结果：发现 Caesalpinia Bonduc 种子提取物的体重和血糖水平明显低于标准抗糖尿病药物（二甲双胍），并且相当。结论：在本研究中，白化 Wistar 大鼠被用作测试对象，以评估 Caesalpinia bonduc 的甲醇种子提取物的抗糖尿病活性。 1. 简介 糖尿病是一种代谢紊乱，其特征是血糖水平持续升高，是世界范围内的一个重要健康问题。它通常由胰岛素分泌不足或胰岛素敏感性不足引起。由于糖尿病发病率迅速增加和相关问题，人们对其进行了广泛的研究1。
通过J-1 Visa赞助的非标准培训计划对赞助机构的认可
Noninvasive Cardiology Cardiovascular Disease Nuclear Cardiology Cardiovascular Disease Diagnostic Radiology Nuclear Medicine Preventive Cardiology Cardiovascular Disease Pulmonary Vascular Disease Cardiovascular disease Sports Cardiology Cardiovascular disease Vascular Anomalies Cardiovascular Disease Vascular Surgery Vascular Brachytherapy Cardiovascular Disease Vascular Medicine Cardiovascular Disease Internal Medicine Pulmonary Disease肺部疾病和重症医学儿科咨询精神病学儿童和青少年精神病学咨询 - 精神病学精神病学儿科心理药物学儿童和青少年精神病学临床磁脑脑力学和神经外神经外科神经外科治疗儿童癫痫儿童癫痫症治疗儿童神经神经病学儿童学神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经神经疗法儿童神经病学新生儿 - 上世医学新生儿神经病学和脑发育儿童神经病学儿童新生儿 - 上期医学儿科儿科脑血管神经病学儿童神经病学临床神经物理学儿童神经病学儿童神经病学儿童学障碍儿童运动障碍儿童运动障碍儿童神经儿童病学分裂儿童病学
使用人工智能的工业自动化
摘要：制药和消费者医疗保健行业受到人工智能和机器学习的极大影响。一个名为人工智能的计算机科学子场能够分析复杂的医学数据。人工智能（AI）的目标是创建智能建模，从而促进知识的想象，解决问题和决策。AI在药房的许多领域越来越重要，包括药物递送，过程优化，测试和药代动力学/药物学（PK/PD）研究的增长。本综述着重于AI在包括药物开发和发现在内的各种药物领域中的重要应用，正在进行许多研究，以增强目前可用的AI技术，以提高药房专业的效率。人工智能和系统掌握近年来已经大幅度热潮。它减少了人类在非凡生活中晋升所需的努力。已经检查了许多药物发现实施，证明了该技术在定量结构 - 特性关系（QSPR）和定量结构 - 活性关系（QSAR）中的有效性。此外，它们还在临床试验中，以生成和解释从患者信息中收集的数据。由于研发费用上升和生产力下降，制药行业目前在维护其药物开发计划方面遇到困难。关键字：医疗保健行业除了帮助实验设计外，机器学习算法还可以预测潜在药物的毒性和药代动力学。通过实现铅化合物的优先级和优化，这种能力减少了对广泛且昂贵的动物测试的需求。检查实际患者数据的人工智能（AI）算法可以支持个性化的医学策略，改善患者的依从性和治疗结果。
卡马西平和（r） - 拉果酰胺的类似物作为癫痫病的潜在抑制剂：分子对接，DFT和药代动力学
摘要：对当前癫痫疗法的抵抗力的增加强调了开发具有新的作用机理的新型抗癫痫剂的必要性。lacosamide和carbamazepine衍生物在结构上与抗癫痫药相关，据报道没有碳酸酐酶抑制性能。计算建模可以成为实验者的强大工具，为研究系统提供了严格的算法。这对于测试假设并在实验之前制定实验方案可能很有价值。因此，本研究旨在使用计算方法来确认所选癫痫抑制剂的实验主张。通过混合功能性B3LYP 6-311 ++ G（d，p）与ADME/TOX（吸收，分布，代谢，新陈代谢，排泄和毒性）预测相关，可药物，物理性，物理化学，药物学和药物动力学和药物代理，例如潜在抑制剂。所有化合物都通过了Lipinski的五个规则，表明其潜在的口服使用。为了了解相互作用的模式和结合能的模式，已经对类似物进行了分子对接研究，该研究已经使用了多个靶标，例如电压门控的T型钙通道（CA V 3.1），电压门控钠通道α（Na v 1.5），Na v 1.5），人碳氧化氢酶2（Human Carbonic Anhydrase 2（HCA-II II）和GAB AICIN（HCA-II）和GAB AININO（GAB AININ）（GABA）和γ-Andic andIno。与大多数受体对接时，BIA 2-024，卡马西平和埃斯卡尔巴西平的化合物显示出最好的对接相互作用和∆G°。这些结果预测了这些化合物作为潜在的抗癫痫药（AED）的作用。
乌干达制药技术和药物输送设计中的人工智能
人工智能（AI）已成为一种有力的工具，可以利用拟人化知识，并为复杂的挑战提供了快速的解决方案。AI技术和机器学习的显着进步在乌干达的药物发现，配方和药物剂型的测试中提供了变革的机会。研究人员可以通过利用分析包括基因组学和蛋白质组学在内的广泛生物学数据的AI算法来识别与疾病相关的靶标，并通过利用AI算法来预测其与潜在药物候选者的相互作用。这使得一种更有效，更有针对性的药物发现方法，从而增加了在乌干达成功批准药物批准的可能性。此外，AI可以通过优化乌干达制药行业的研发过程来促进发展成本。机器学习算法有助于实验设计，并可以预测乌干达药物候选药物的药代动力学和毒性。此能力可以优先考虑和优化铅化合物，从而减少了乌干达进行广泛且昂贵的动物测试的需求。个性化医学方法可以通过AI算法来促进，该算法分析现实世界中的患者数据，从而导致更有效的治疗结果并改善乌干达的患者依从性。这篇全面的评论探讨了AI在药物发现，药物递送剂型设计，过程优化，测试和药代动力学/药物学（PK/PD）研究中的广泛应用。本评论概述了乌干达制药技术中使用的各种基于AI的方法，从而强调了它们的收益和缺点。尽管如此，在制药行业对AI的持续投资和探索为增强乌干达药物开发过程和患者护理提供了令人兴奋的前景。