【摘 要】
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靶向药物治疗已经是抗癌治疗的重要手段之一,近几十年优化理论与方法在各个领域被广泛使用且取得巨大进步,那么将优化中的理论和方法应用到抗癌药物研究中是一个有趣且值得思考的问题。核学习方法在癌症药物设计和关系分析中被广泛使用,核学习问题通常转化为求解半定规划问题,半定规划问题稳定性并没有被完全解决。本论文期望运用优化领域的方法充分挖掘多组学信息、基因调控网络和药物理化性质给出从患者转录组数据推断潜在治疗
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靶向药物治疗已经是抗癌治疗的重要手段之一,近几十年优化理论与方法在各个领域被广泛使用且取得巨大进步,那么将优化中的理论和方法应用到抗癌药物研究中是一个有趣且值得思考的问题。核学习方法在癌症药物设计和关系分析中被广泛使用,核学习问题通常转化为求解半定规划问题,半定规划问题稳定性并没有被完全解决。本论文期望运用优化领域的方法充分挖掘多组学信息、基因调控网络和药物理化性质给出从患者转录组数据推断潜在治疗药物和药物组合的策略,并研究半定规划在标准扰动下的误差界。本文的具体内容包括以下的四个方面:1.第三章综
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癌症近年来已成为威胁人类健康的重点疾病,乳腺癌则是中国女性患病率最高的癌症类型之一,严重威胁女性健康。传统的手术,放射治疗和化疗手段对于深层肿瘤与转移瘤治疗能力有限,且副作用较重,急需安全高效的治疗方法。靶向治疗属于新型治疗方式,是随着分子生物学技术水平的不断上升而得以诞生的治疗方法,通过选择在肿瘤细胞中高表达,而正常组织中低表达的一种蛋白分子或一个基因片段作为靶点,设计与靶点特异性结合的药物,使
药物不良反应是指在符合药品的正常用法及用量的情况下，出现的与用药目的无关的有害反应，对它的深入理解对于确保患者健康安全至关重要。由于传统的上市后药物不良反应监控方法存在报告不足、数据不完整以及报告延迟的问题，因此许多潜在有害药物仍然未被标记。随着大量生物医学文本和社交媒体数据的涌现，利用文本挖掘技术从自然语言文本中自动、准确地获取药物不良反应相关信息，将对生物医学领域的研究产生极大的推动作用。近年
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随着化石能源日益短缺以及环境污染的日益严重,积极发展环境友好的可再生能源已成为各国的研究重点。生物质由于储量丰富,来源广泛,且作为可再生能源中唯一的碳源,是替代石油的理想能源之一。以生物质为原料制备生物燃料,可以有效地将生物质中的碳转化为液态燃料或平台化合物,且燃料燃烧释放的CO2可重新被生物质吸收,达到碳平衡,因此,生物质燃料具有重要的研究前景。本文主要研究了以木质纤维素为原料制备生物油的过程,
索罗金小球藻(Chlorella sorokiniana GT-1)是一种兼养型微藻,具有生长速度快的特点,可用于规模化培养并作为生产生物柴油的工程藻株。与许多绿藻相似,索罗金小球藻在不良环境胁迫(如缺氮)下,除了合成油脂外,还能过量积累其他类型的储存能量及碳源的大分子,如碳水化合物(淀粉等),导致藻细胞积累油脂受到限制。因此本论文以C.sorokiniana GT-1为研究对象,通过随机化学诱变
无机多孔材料,如分子筛材料和有序介孔材料在能源、化工、环保、生物医药等领域发挥着举足轻重的作用。特别是分子筛材料具有规则的孔道结构、较大的比表面积、可调节的酸性、较高的稳定性和择形性等一系列独特的性能,广泛应用于催化、吸附、气体分离、离子交换等领域。如何更高效地在更温和的条件下制备分子筛等一系列多孔材料一直是多孔材料合成领域备受关注的课题。羟基自由基被发现能够显著加快沸石分子筛的成核,从而加速其晶
传染病一直威胁着人类的健康,甚至会对人类社会造成长期而深远的影响.接种疫苗是防控传染病最经济和最有效的措施.接种疫苗后仍有患病的风险,这种现象称为疫苗免疫失败.疫苗免疫失败会对传染病的传播造成影响,因此讨论研究疫苗免疫失败现象是有重要意义的.利用数学模型来研究传染病是基于病毒的传播规律,结合人口迁移、环境变化等外界因素来刻画疫情的发展过程.通过对其动力学性态的研究,我们可以预测病毒的扩散趋势,为制
背景:本世纪以来梅毒和神经梅毒的发病率逐年递增。梅毒螺旋体(Tp)可造成神经系统不可逆的损伤,所引发的神经梅毒可发生在梅毒感染的任何时期。至今对Tp引起的宿主免疫损伤和应答反应了解甚少;新近发现许多长链非编码RNA(IncRNA)参与调控多种病原体侵入的免疫应答,但Tp感染机体后是否引起CD4+T细胞中IncRNA的变化,并影响CD4+T细胞抗Tp的功能尚不清楚。目的:分析神经梅毒患者对Tp的宿主