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药物相互作用改变了剂量效应关系,可能会降低疗效或增加毒性,是临床应用中合并用药治疗时重要的考虑因素。预测具有临床意义的药物相互作用是药物研发过程中获益风险评估的重要环节。本文概述了药物研发过程中药物相互作用研究的目的和意义,体内和体外研究的主要内容;梳理分析了2020年国家药品监督管理局(National Medical Products Administration, NMPA)和美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration, FDA)批准上市的新药药物相互作用研究情况,旨在为我国药物研发过程中药物相互作用研究及其监管审评提供参考。 相似文献
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本文针对典型高温气冷堆乏燃料厂房在双发商用飞机撞击载荷下的响应及结构完整性开展研究,并探讨结构特性对撞击损伤的影响。对乏燃料厂房及飞机分别建立有限元模型,通过弹体-目标相互作用分析模拟了飞机撞击过程,综合IAEA与NRC的评价准则对乏燃料厂房在飞机撞击下的损伤程度进行评估。数值结果表明:厂房上对应于机身及发动机的撞击位置发生可接受的局部损伤;乏燃料贮存井墙体对于提高构筑物抗飞机撞击能力有重要作用。此外,构筑物外形对损伤有很大影响,圆柱形壳体的抗飞机撞击能力显著强于方形厂房,是核电厂厂房设计的优化方向之一。 相似文献
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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献
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研究药物和血浆中载体蛋白的相互作用对阐明药物在体内的转运、分布、代谢和药效等具有重要的意义。采用荧光光谱和紫外-可见吸收光谱法研究了不同温度下丹酚酸A(Sal A)与人血清白蛋白(HSA)的相互作用机理。研究结果表明,Sal A对HSA的内源荧光有明显的猝灭作用,猝灭过程为静态猝灭,并测定和计算得到不同温度下Sal A与HSA反应的结合常数、结合位点数。分析两者结合过程的热力学数据,表明Sal A和HSA的结合是一种自发的放热过程,且推测出Sal A与HSA之间的作用力为氢键和范德华力。 相似文献
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