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新药对免疫系统毒性的研究一直是国内外的研究热点。本文从免疫毒理学的角度综述了这门学科在新药安全评价中的应用,包括新药对免疫系统的副作用、临床前研究中对免疫系统的检测方法和注意事项。 相似文献
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目的: 探讨一种口服的表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor, EGFR) 酪氨酸激酶抑制剂(BPI-2009) 的抗肿瘤作用及其机制。方法: Western blot 方法检测 BPI-2009 对 酪氨酸激酶和EGFR自动磷酸化的抑制作用, MTT 法检测 BPI-2009对多种肿瘤细胞的生长抑制作用, 使用A431 肿瘤模型的荷瘤裸鼠进行体内的肿瘤抑制试验。结果: 通过对 EGFR激酶抑制剂化学文库的筛选, 发现 BPI-2009是一个有效的 EGFR 激酶抑制剂。BPI-2009 对EGFR 激酶的半数抑制浓度(IC50) 为 5 nmol°L-1, 当其浓度达到 62.5 nmol°L-1 的时候可以完全抑制EGFR激酶的活性, 但在 100 nmol°L-1 时对 Abl 、Abl相关基因(Abl-related genes, Arg) 以及 c-Src 酪氨酸激酶都没有明显的抑 制作用。 BPI-2009 可以 阻断EGFR介导的细胞内蛋白酪氨酸的磷酸化, IC 50 为45 nmol°L-1。在肿瘤细胞生长抑制试验中, BPI-2009 对于肿瘤细胞的生长抑制作用与 EGFR在细胞中的表达密切相关。人类肿瘤细胞 A431 移植瘤抑制试验的研究表明 BPI-2009 经口给药每天 1 次在100 mg°kg-1, 肿瘤抑制率达 64%, 有明显的剂量效应关系, 并没有发现明显的病态和体重下降。结论: BPI-2009 是一种有效的高选择性的以 EGFR 酪氨酸激酶为靶点的抗肿瘤药物。 相似文献
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在线编程评测系统(Online Judge, OJ)是一种被广泛应用于计算机编程教学与竞赛的代码测评系统。用户在规模庞大的题库中寻找适合当前学习阶段的题目时,往往会感到迷茫。如何为用户推荐合适的题目和规划学习路径,是在线编程测评系统研发中的一个重要研究课题。传统推荐算法存在可解释性和准确性难以兼顾的问题。文中提出了基于知识图谱与协同过滤混合策略的在线评测系统推荐模型(A Hybrid Programming Task Recommendation Model Based on Knowledge Graph and Collaborative Filtering, HKGCF)。该模型通过推荐与用户当前知识和技能掌握程度相匹配的题目,来帮助用户提升学习效果。文中设计和实现了该模型,并将其集成到了北京航空航天大学在线编程测评系统中,以适应OJ平台特有的交互形式。线上测试和离线测试实验的结果表明,提出的HKGCF模型在准确率和可解释性方面均优于典型传统算法。 相似文献
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