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基于深度学习方法预测抗癌药物敏感性
抗癌药物敏感性的预测是个性化医学的主要挑战。在本文中，CCLE被用作抗癌药物易感性研究的数据集，并选择了基因的数据数据和不同细胞系上的药物敏感性数据。同时，我们签署了一种称为PCA变压器（PCAT）的混合深度学习和机器学习方法，以预测抗癌药物的敏感性。首先，构建了PCA模型以在不同细胞系上提取基因表达数据中的重要变量，因此将约50,000的基因维度降低到500。然后，基于降低性降低基因表达值建立了神经网络变压器模型，以预测药物敏感性，通过均方根误差（RMSE）评估我们的模型的功能，并使用最佳的潜在变量来评估模型估计值。为了验证PCA变压器的性能，本文将变压器模型与前字典模型随机森林（RF）和支持向量回归（SVR）进行了比较。特定组合Include：PCA变压器，PCA + SVR，PCA + RF。最后，将结果与先前的研究方法（ISIR）的结果进行了比较和优化。最终预测结果表明，对于CCLE中的24种药物，该方法预测的平均RMSE为0.7564、6种药物的RMSE小于0.5（L-685458，PF2341066等）。）和18种药物小于1。预测方法的平均RMSE为0.8284（PCA + SVR），0.8757（PCA + RF）和ISIRS（0.9258），表明所提出的方法具有更强的概括能力。
双相障碍I 型抑郁发作的药物如何选择？
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靶向肿瘤代谢酶小分子药物研究进展Research Progress of ...
[摘要]肿瘤细胞通过代谢重编程适应了快速生长和分裂的需求，与正常细胞相比，具有不同的代谢特征，包括葡萄糖和氨基酸的失调，中央碳
PHM4003 生物技术制药与实验.pdf
本课程让学生了解药学研究中的当前生物制药的关键知识和技 术。它涵盖了生物技术制药过程中涉及的药物设计、合成与生 产、筛选与评价及应用，并且包括新兴生物制药技术合理药物递 送方式、部分生物技术制药相关实验等。本课程将介绍不同生物 技术与实验用于制药的案例，学生将在其中了解生物技术制药研 究现状及相关技术操作。 Learning Outcomes By the end of this course, each student should be able to describe and discuss: • Historical background, current development and future trends of biotech-based pharmaceuticals • Major engineering techniques, applications and differences between biopharmaceuticals and traditional chemical pharmaceuticals • Classification, characteristics and general rules of emerging biotech-based drug development • Basic principles, applications and cases of emerging biotech-based pharmaceuticals • The latest development trends and technological advances in biotech-based drug development • Biotech-based drug development process, including design, synthesis, screening and evaluation, and rational drug delivery methods and technologies • Typical biopharmaceutical experimental steps, operations, precautions and data analysis
药物遗传学和药物基因组学
治疗用品管理局 (TGA) 已采纳欧洲药品管理局指南，使用药物基因组学方法评估药物，这些指南与澳大利亚产品信息相对应。市场上有许多药物基因组学测试。如果要广泛使用这些技术，则需要制定法规，包括处方指南、测试和使用标签。在澳大利亚，少数药物基因组学测试可享受医疗保险退款。有关特定药物基因组学测试的实用性的更多信息，请访问 PharmGKB 网站。
药物管理计划首选药物
护理................................................................................................................................................ 25
