一个肿瘤化学治疗空间结构模型的定性分析

PCL-b-PEG-b-PCL聚合物载药体系的构建及抗肿瘤研究恶性肿瘤已成为导致人类死亡的第二大原因,仅次于心血管疾病导致的死亡率。

化学治疗是治疗转移性恶性肿瘤的重要手段之一。

但传统化疗对肿瘤组织和细胞缺乏选择性杀灭作用,常规治疗剂量即可对正常组织器官产生显著毒副作用,导致患者不能耐受,降低药物疗效。

为了提高抗肿瘤药物的靶向性和生物利用率,降低毒副作用,改善治疗效果,纳米药物载体已成为肿瘤化疗研究的热点领域,其中代表性的给药系统有脂质体、纳米粒、纳米乳、聚合物胶束、聚合物囊泡等。

两亲性聚合物能够在不同条件下自组装成聚合物胶束、聚合物囊泡等不同结构的药物载体。

本文以具有良好生物相容性和可生物降解性的两亲性三嵌段共聚物—聚己内酯-b-聚乙二醇-b-聚己内酯(PCL-b-PEG-b-PCL)为载体材料,通过分子自组装用不同亲水/疏水链段的PCL-b-PEG-b-PCL分别研制出聚合物胶束和聚合物囊泡这两种药物载体,同时,进一步研制出基于PCL-b-PEG-b-PCL的磷脂-聚合物杂化纳米粒作为第三种药物载体。

以目前临床使用最广泛的抗肿瘤药物紫杉醇和阿霉素为模型药物,研制载紫杉醇聚合物胶束、叶酸靶向载紫杉醇磷脂-聚合物杂化纳米粒、双重载药(亲水内腔载阿霉素、疏水双分子膜层载紫杉醇)聚合物纳米囊泡,研究其作为抗肿瘤药物载体的有效性。

本文的主要研究内容如下：一、两亲性三嵌段共聚物PCL-b-PEG-b-PCL形成不同载体的研究两亲性聚合物可以自组装形成球状胶束、柱状胶束、蠕虫状胶束、聚合物囊泡等不同结构,亲水链段的质量比或体积比、共聚物分子量及制备方法是决定自组装形成不同载体结构的关键参数。

对两亲性三嵌段共聚物PCL-b-PEG-b-PCL,目前尚无研究文献报道其形成聚合物胶束和聚合物囊泡所需亲水疏水嵌段比及分子量。

本文合成了一系列质量可控、结构准确的不同分子量、不同比例亲水疏水链段的聚合物,已经初步确定了PCL-b-PEG-b-PCL聚合物自组装形成囊泡的亲水部分与疏水部分的比例及形成囊泡的规律。

免疫组织化学检查——肿瘤诊断治疗的好帮手免疫组织化学检测，是根据抗原与抗体特异性结合的原理，使用特殊标记技术对组织或细胞中的特异性抗原或抗体进行定性检测的一种检测技术。

免疫组织化学检测具有特异性强、灵敏度高、操作步骤简单的特点，在病理诊断工作中应用广泛。

采用该项检查技术，不仅提高了病理诊断的准确性，而且在分析肿瘤起源、确定肿瘤性质、指导后续治疗等各方面都发挥出了重要作用。

一、有利于确定病原体与肿瘤的关系免疫组化检测可以应用于研究病原体引起癌症的机理，该检测方法在发现癌症发生原因工作中有着重要意义。

例如在对乙肝病毒进行免疫组织化学检测时，通过使用HBsAg单克隆抗体与多克隆抗体，还有已经被生物素标记过的HBVDNA 探针，可以清晰的检测出标志物。

二、有利于确定肿瘤的发生起源免疫组化检查技术在研究肿瘤来源的过程中也起到了关键作用，通过开展免疫组化检测，可以研究清楚在各种肿瘤细胞中表达的特异性抗体，有助于人们更加明确的发现肿瘤的真正起源，例如淋巴结组织内存在大量恶性肿瘤细胞，利用免疫组化就能够有助于人们判断肿瘤细胞起源。

三、有利于鉴别诊断肿瘤的发展位置免疫组织化学检验还普遍应用于对肿瘤中的抗原进行检查，例如，通过检查甲胎蛋白来判别人体肝脏、卵巢、睾丸等部位是否出现肿瘤细胞。

若人体的消化道、卵巢、子宫、乳房和膀胱等部位的出现恶性肿瘤，那么这些部位会广泛分布有癌胚抗原，虽然该抗原不具备特异性，但是在一定的条件下依旧可以清晰识别出来，其表达情况如何可以直接反映出肿瘤的恶化程度。

除此之外，在前列腺肿瘤诊断过程中，已知前列腺酸性磷酸酶与前列腺肿瘤的分化程度呈现正相关，因此通过对其进行检测对于研究前列腺肿瘤的发展情况具有重要意义。

四、有利于区分分化差的肿瘤在对肿瘤疾病进行治疗的过程中，其细胞分化程度往往不同，单靠光镜无法具体判断之间的差别，因此正确分别出肿瘤和肉瘤是医生们亟待解决的问题。

通过利用免疫组化的标记细胞角蛋白(CK)、波形蛋白(Vimentin)、S-100蛋白、LCA(白细胞共同抗原，CD45RB)等就可以清楚区分。

分析化学在药物研发中的任务和作用摘要：基于对生物过程和基础化学更好的理解，以及高通量实验技术的进步和高性能计算资源的可用性，药物研发现已演变成一个更加科学和合理的过程。

药物研发目前处于药物被设计而不是被发现的阶段。

分析化学在药物的发现、开发和制造中发挥着重要的作用。

分析化学与药品质量直接相关。

本文结合作者在药物分析化学方面的研究成果和长期体会，论述分析化学在药物研究与开发方面的任务和作用。

关键词：分析化学；药物研发；任务；作用引言药物是用于预防、治疗和诊断疾病的物质，主要包括天然药物、化学合成药物和生物药物。

药品的质量直接关系到人们的身体健康和生命安全，为了保证用药安全、合理、有效，需要检验药物成品化学成分，需要控制药物生产过程质量，需要监控药物贮存过程质量，需要监测临床血药浓度变化，需要分析药物体内代谢过程等。

因此，如何加强药学院的仪器管理，充分发挥其优质资源作用，不仅是实现资源共享和提高使用效益的问题，而是关系到如何将药学院的仪器资源进行有机整合、支撑科技创新和成果转化的问题，是促进生物医药高层次人才培养的关键。

1、在药物研发中分析化学的任务1.1、药物身份鉴定药物识别是物体识别测试中用于识别身份的一项重要的基础测试。

质谱法是确认药物身份最可靠的方法，样品必须与标准样品具有相同的分子量。

红外光谱法是使用最频繁的一种定性分析技术，测量样品的红外吸收光谱的指纹区域，与标样的已知光谱相比较。

紫外（ＵＶ）光谱和核磁共振（ＮＭＲ）也用于身份分析。

高效液相色谱保留时间经常被用于身份鉴定，要求样品和标样的色谱保留时间差异在一定范围以内。

作为发行测试的一部分，对原料药（ＡＰＩ）必须有两种身份鉴定，普遍使用红外光谱法和高效液相色谱保留时间。

对于药品发行测试，紫外（ＵＶ）光谱或高效液相色谱保留时间经常被用于身份鉴定。

纯度是检验活性药物成分和药品质量的又一重要指标。

药品杂质对人体有害，即使是有少量这些有害化学品的存在可能会影响药品的安全性。

《肿瘤生长的动力学建模及抑制策略的研究》篇一一、引言肿瘤生长作为复杂的生物学过程，涉及多个细胞与分子的交互作用。

对肿瘤生长进行动力学建模与模拟，不仅能够深入理解其生长机制，还可为抗肿瘤策略的制定提供重要依据。

本文将重点讨论肿瘤生长的动力学建模及其在抑制策略中的应用。

二、肿瘤生长动力学建模1. 模型建立基础肿瘤生长的模型通常基于细胞增殖、凋亡、血管生成等生物学过程。

这些过程受到多种基因、信号通路和环境因素的影响，形成一个复杂的网络系统。

通过数学方法，可以建立描述这一系统的动力学模型。

2. 模型构建在动力学模型中，通常使用微分方程来描述肿瘤细胞数量随时间的变化。

这些方程可以包括细胞增殖率、凋亡率、营养供应等参数，以及它们之间的相互作用。

此外，还可以考虑免疫系统对肿瘤生长的影响，建立更为复杂的模型。

3. 模型验证与优化通过收集临床数据和实验数据，可以对模型进行验证和优化。

这包括比较模型预测的肿瘤生长曲线与实际数据，调整模型参数以优化拟合度。

此外，还可以通过模拟不同治疗策略下的肿瘤生长情况，评估模型的有效性。

三、肿瘤生长抑制策略1. 化疗与靶向治疗化疗和靶向治疗是目前常用的肿瘤抑制策略。

通过使用化疗药物或靶向药物，可以抑制肿瘤细胞的增殖，促进其凋亡。

这些策略的效果可以通过动力学模型进行预测和评估。

2. 免疫治疗免疫治疗通过增强患者免疫系统对肿瘤的攻击能力，达到抑制肿瘤生长的目的。

这包括免疫检查点抑制剂、过继性细胞疗法等。

这些策略的效果也可以通过动力学模型进行模拟和优化。

3. 综合治疗策略综合治疗策略通常结合多种治疗手段，以达到最佳的治疗效果。

例如，化疗与免疫治疗的联合使用，可以同时抑制肿瘤细胞的增殖并增强免疫系统的攻击能力。

这种策略的效果也可以通过动力学模型进行评估和优化。

四、结论与展望通过对肿瘤生长的动力学建模与模拟，我们可以更深入地理解肿瘤生长的机制和影响因素。

同时，这为制定有效的抗肿瘤策略提供了重要的依据。

Vol39 No3May , 2021第39卷第3期2021年5月影像科学与光化学Imaging Science and Photochemistryhttp : //www. yxkxyghx. orgIVIM-DWI 参数对卵巢良/恶性肿瘤的诊断效能及与肿瘤标志物、临床病理因素相关性分析林 栋】"，黄家杰】，吴尚文2,覃 尼】，许华莉】1.防城港市中医医院影像科，广西防城港538021；2.防城港市中医医院检验科，广西防城港538021摘要：本文探讨了磁共振体素不相干运动扩散加权成像(IVIM-DWI )参数鉴别诊断卵巢良/恶性肿瘤的价值。

选取卵巢肿瘤患者108例，比较良/恶性肿瘤表观扩散系数(ADC )、慢扩散系数(D lw)等参数。

结果显示，恶性肿瘤的IVIM-DWI 参数(ADC 值、Dg 和快扩散系数分数f 值)低于良性肿瘤(P <0. 05)； ADC 值、D lw 和f 值诊断恶性卵巢肿瘤的ROC 曲线下面积分别为0. 816、0.915 和 0. 852(P <0. 05)； ADC 值、D lw 与糖类抗原 125(CA125)呈负相关(r =—0. 457 和 —0. 553,P <0. 05)；临床分期(〜**患者的IVIM-DW I 参数ADC 值明显低于I 〜#患者(P < 0.05)。

本文结果证明IVIM-DWI 技术参数在卵巢肿瘤鉴别诊断中有一定应用价值，其参数ADC 、D lw 水平与恶性肿瘤患者CA125水平有关，ADC 值与临床分期有关。

2020-10-30 收稿，2021-03-10 录用*通讯作者关键词：磁共振体素不相干运动扩散加权成像；卵巢肿瘤；糖类抗原125；临床病理doi ： 10. 7517/issn 1674-0475. 201015The Diagnostic Efficiency of IVIM-DWI in Benign and MalignantOvarian Tumors and the Correlation with Tumor Markersand Clinicopathological FactorsLIN Dong 1* , HUANG Jiajie 1, WU Shangwen 2, QIN Ni 1, XU Huali 11. Department of Imaging , Fangchenggang Hospital of Traditional Chinese Medicine , Fangchenggang 538021,Guangxi , P . R . China ； 2. Department of Labrratrry Medicine , Fangchenggang Hospital of TraditionalChinese Medicine , Fangchenggang 538021 , Guangxi , P . R . China )Abstract : The aim of this study was to investigate the value of introvoxll incoherent motion diffusion-weighted magnetic resonanceimaging (IVIM-DWI ) in the diagnosis of benign and malignant ovarian tumor. There were 108 patients with ovarian tumors whowere selected to compare the differences of IVMI-DWI parameters between benign and malignant tumors. The results showed thatthe IVIM-DWI parameters including apparent diffusion coefficient (ADC), slow diffusion coefficient (Dsiow) and fast diffusion coe f icientscore (f value ) ofmalignanttumorwerelowerthanthatofbenigntumor (P <0.05).TheareaunderROCcurveof ADC Dslowand f valueinthediagnosisofmalignantovariantumorwere0.816 0.915and0.852 respectively (P <0.05).ADC and Dsiow were negatively correlated with carbohydrate antigen 125(CA125) (r =―0. 457 and 一0. 553 , P <0. 05). The ADC inpatients with clinical stage was significantly lower than that of patients I -# (P <0. 05). In a word , IVIM-DWI parametershaveacertainapplicationvalueinthediagnosisofbenignandmalignantovariantumors andtheADC D slow levelsareco r elated withCA125andclinicalstageofpatientswithmalignanttumors&407408影像科学与光化学第39卷Key words:introvoxel incoherent motion diffusion-weighted magnetic resonance imaging(IVIM-DWI)；ovarian tumor；carbohy-dra8eanigen125$clinicopa8hology卵巢肿瘤是危害妇女健康的常见肿瘤,发病率为4.35%〜23.9%,其中恶性肿瘤约占10%,且死亡率较高'1(。

肿瘤发展与转移过程数学模型构建肿瘤是一种恶性疾病，其发展与转移过程涉及许多复杂的生物学、化学和物理学机制。

为了更好地理解和预测肿瘤的发展和转移行为，科学家们使用数学模型来模拟和研究这个过程。

数学模型可以帮助我们揭示病理过程中的关键因素和相互作用，为肿瘤治疗提供指导和优化方案。

首先，我们需要确定肿瘤的基本属性和特征。

肿瘤的细胞分化程度、增殖速率、扩散能力以及生长受限因素等对肿瘤发展过程产生重要影响。

通过研究和实验数据，我们可以建立数学方程来表达这些属性，例如Gompertz模型、Logistic模型、Malthus模型等。

其次，我们需要考虑肿瘤细胞的扩散和迁移过程。

肿瘤转移是肿瘤生长和发展的关键环节，也是治疗困难的主要原因之一。

数学模型可以帮助我们量化肿瘤细胞在局部组织和远处器官之间的迁移速率和模式。

有一些常用的扩散模型，如Fick扩散方程、横向扩散方程和Random Walk模型，可以帮助我们描述肿瘤细胞在不同环境中的扩散行为。

另外，血管新生是肿瘤发展过程中的一个重要步骤。

肿瘤的生长和转移需要血管供应营养物质，因此模拟肿瘤血管新生过程对于研究肿瘤发展具有重要意义。

一些血管新生模型，如Vasculogenesis模型和Angiogenesis模型，可以帮助我们理解肿瘤血管生成的机制和关键影响因素。

此外，免疫系统在抑制肿瘤发展和转移中发挥着重要作用。

免疫细胞的活动、浸润以及肿瘤和免疫细胞之间的相互作用对于肿瘤的演变和转移也起到至关重要的作用。

数学模型可以帮助我们量化免疫系统在肿瘤发展中的作用，并预测不同治疗策略对肿瘤免疫应答的影响。

最后，为了使数学模型更准确地反映真实情况，我们需要进行参数估计和模型验证。

通过与实验数据的比较和验证，我们可以确定模型参数的值，并进一步优化模型，以获得更具预测性能的结果。

总之，肿瘤发展与转移过程数学模型的构建是一项复杂而关键的工作。

通过建立数学方程、扩散、血管生成和免疫模型等，我们可以更好地理解和预测肿瘤的发展和转移行为，为肿瘤治疗提供指导和优化方案。

肿瘤的诊断模型摘要本文对肿瘤的诊断问题，应用神经网络与模糊数学的理论，给出了几种乳房癌的量化诊断方案．首先，建立了LVQ神经网络模型，使用500组数据的前400组作为训练样本，用后100组数据对网络性能进行检测，诊断正确率达98%．然后对这500个特征向量进行了回归分析，从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．并将以上6个特征用于LVQ网络，诊断正确率达95%．进一步考虑到神经网络与模糊数学各自的特点，将二者有机结合构造了神经模糊系统，并用以上的6个特征对系统进行训练，诊断正确率达96%．本文构造的模型具有良好的稳定性，对于模式识别问题具有很强的实用价值，最后本文提出了神经网络和模糊数学深层次结合的方向．一.问题的重述肿瘤通过穿刺采样进行分析可以确定其为良性或恶性．医学研究发现乳房肿瘤病灶组织的细胞显微图像的10个量化特征：细胞核直径，质地，周长，面积，光滑度，紧密度，凹陷度，凹陷点数，对称度，断裂度与该肿瘤的性质有密切关系．现有500个已确诊病例，每个病例的一组数据包括采样组织中各细胞核的这十个特征量的平均值，标准差和“最坏值”（各特征的3个最大特征的平均值）共30个数据．根据这500组数据建立诊断模型，并将其用于另外69名已做穿刺采样的患者．为节省费用发展一种只用此30个特征数据中的部分特征来区分乳房肿瘤是良性还是恶性的方法．二.问题的假设1．所给的500组病例具有广泛的代表性．2．500组病例所反映的良性与恶性的概率分布符合病例的自然分布．三.问题的分析本问题是一个典型的模式识别问题，要求根据它的特征量来进行分类．对于模式识别问题，现今有两类解决办法．一类是传统的线性模型．另一类是近年来发展起来的非线性模型．本题是一个典型的非线性问题，用传统的线性模型解决有一定的困难，而且识别率不高．所以非线性模型是解决此类问题的首选．现今常用的非线性模型有神经网络模型和模糊系统模型．神经网络由许多并行运算的简单单元组成，单个神经元的结构及其简单，但大量神经元相互连接组成人工神经元网络显示出人脑的某些特征：1）分布存储和容错性；2）大规模并行处理；3）自学习、自组织和自适应性；4）它并不是各单元行为的简单相加，而表现出一般复杂非线性动态系统的特性．神经元可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题，如乳房癌诊断问题．模糊集打破了传统的分明集只有0和1的界限，任意元素可同时部分地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属的程度来表示．这更接近人的表述方式．模糊规则是定义在模糊集上规则，常采用“If-then ”（若…则…）的形式，可用来表示专家的经验、知识等．由一组模糊规则构成的模糊系统可代表一个输入、输出的映射关系．从理论上说，模糊系统可以近似任意的连续函数．模糊系统除了模糊规则外，还包括模糊逻辑推理和去模糊化的部分．由于模糊集能处理非定量的信息，因此在模式识别（尤其是具有模糊特点的识别问题）中模糊系统具有很大的优势，本题肿瘤的良性、恶性正是模糊概念，所以用模糊系统进行模式识别会得到很好的效果．为了避免量纲的影响，在应用数据之前对数据经行了标准化．标准化方法：用每个数据与整体均值的差除以整体标准差．四. 模型的建立与求解（一）神经网络模型学习向量量化(LVQ)是在监督状态下对竞争层进行训练的一种学习算法．LVQ 网络由一个竞争层和一个线性层组成．竞争层的神经元将输入向量分成组，由现行层组合到期望的类中．在任何给定的时刻，线性层的输出神经元只有一个非零输出1，该神经元就是竞争中得胜者．假定获胜的元为j N ，它之所以获胜的原因是它受到了最大的输入刺激，那么，j N 的总加权输入为i Ni ij j x S ∑==1ω其中，j S 表示j N 的状态，ij ω表示第j 个元到第i 个元的权值，i x 表示第i 个输入分量．其矩阵形式为j S j W x= 若元j N 获胜，就意味着{}k m k j W x W x},,2,1{max∈=若连接到每个输出层神经元的权向量 ),,,(21m k k k T k W W W W =都是规范化的，上式等价于{}Tk m k T j W x W x -=-∈},,2,1{min网络输入模式为k x 时，具有权向量T j W 与k x最近的元将获得竞争的胜利．若元j N 竞争获胜，将权值作如下调整()T j k T j W x W -=∆η （1）使获胜者的权向量向输入向量移近一小段距离，这使网络在遇到k x 或与k x接近的模式时，元j N 可以有更大的获胜可能性．若j N 在竞争中失败，将权值作如下调整()T j k T j W x W --=∆η （2）使权向离开样品的方向移动，这样就减小了错误分类的机会．在（1）、（2）式中，η表示学习率．在本模型中取η为0.01，取隐竞争层的神经元数为60，取输出层神经元数为2，并规定输出（0，1）为良性，输出（1，0）为恶性．用前400组数据作训练样本，经过15000次迭代，两类样本的聚类情况如下图：用后100组数据对训练进行检测，诊断正确率达98%．对69组待定病例的诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别914862 B 917062 B B 924632 B91504 M 917080 B 919812 B 924934 B91505 B 917092 B 921092 B 924964 B915143 M M 921362 B 925236 B915186 B 91789 B 921385 B 925277 BB 917896 B 921386 B 925291 BB 917897 B 921644 B 925292 BB 91805 B 922296 B 925311 B915452 B B 922297 B 925622 M915460 M B 922576 B 926125 M91550 B 918192 B 922577 B 926424 M915664 B 918465 B 922840 B 926682 M915691 M 91858 B 923169 B 926954 M915940 B B 923465 B 927241 MB B 923748 B 92751 B916221 B M 923780 B916799 M 919537 B 924084 B916838 M 919555 M 924342 B为了节省费用，增加网络训练速度，考虑将所给的数据降维，用多元回归分析的逐步回归法对数据进行了回归分析，把30个特征做为自变量，因变量采用良性病例取值为0，恶性病例取值为1．逐步回归法避免了只将变量剔除就不再选入的缺点，它可以将变量反复选入、剔除，最终可得到一组最优权值，结果如下图所示：从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差和最坏值、紧密度的均值、面积的最坏值、周长的均值．只用以上6个特征对网络进行训练，仍使用前400组数据作为训练，用后100组数据检验，诊断正确率达95%．对69组待定病例的诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别914862 B 917062 B B 924632 B91504 B 917080 B 919812 B 924934 B91505 B 917092 B 921092 B 924964 B915143 M M 921362 B 925236 B915186 B 91789 B 921385 B 925277 BB 917896 B 921386 B 925291 BB 917897 B 921644 B 925292 BB 91805 B 922296 B 925311 B915452 B B 922297 B 925622 M915460 M B 922576 B 926125 M91550 B 918192 B 922577 B 926424 M915664 B 918465 B 922840 B 926682 M915691 B 91858 B 923169 B 926954 M915940 B B 923465 B 927241 MB B 923748 B 92751 B916221 B M 923780 B916799 M 919537 B 924084 B916838 M 919555 M 924342 B五.神经模糊系统模型从映射角度看，模糊系统和神经网络都具有（非线性）函数近似的能力．它们有着以下的共同之处：（1）它们均可以从给定的系统输入/输出信号（数据）中，建立系统的（非线性）输入/输出关系．(2) 从数据处理的形式上看，它们均采用并行处理的结构．但是，模糊系统和神经网络有着明显的不同之处．神经网络虽然对环境的变化具有较强的自适应学习能力，但是从系统建模的角度而言，它采用的是典型的黑箱型的学习模式．因此当学习完成后，神经网络所获得的输入/输出关系无法用容易被人接受的方式表示出来．相反，模糊系统是建立在被人容易接受的“如果-则”表达方法之上，但如何自动生成和调整隶属度函数和模糊规则，则是一个很棘手的问题．因此，将模糊理论和神经网络有机结合起来，取长补短，提高整个系统的学习能力和表达能力，是目前这一领域最受人注目的课题之一．神经网络和模糊系统的等价性：[Kolmogorov 定理] 给定任意连续函数y x f R U f m n =→)(,:，这里U 是单位闭区间[0，1]，f 可以精确地用一3层前向网络实现，此网络的中间层（隐层）有2n+1个处理单元．[BP 定理] 给定任意0>ε和任意2L 函数m n R f →]1,0[:，存在一3层BP 网络，它可在任意ε平方误差精度内逼近f .[模糊系统的存在定理] 给定任意连续函数R U f n →:和任意0>ε，存在由（1）式定义的)(x g 使 ．神经网络和模糊系统各自本身就是一个非线性的输入/输出映射，因此模糊系统可以用一等家的神经网络来表示，同样，神经网络也可以用一等价的模糊系统来表示．基于神经网络的模糊系统：模糊系统采用高木-管野（Takagi-Sugeno Model ）(简称TS 模型)： 如果1x 为j A 1，和2x 为 ,2j A ，和n x 为j n A ，则)(x f y j =输入变量的联合隶属函数和结论部的函数f j (x)都用神经网络来求得．模糊规则的个数由减法聚类方法得到，聚类参数如下：Range of influence: 0.3 Squash factor: 1.1 Accept factor: 0.6 Reject ratio: 0.15神经网络采用前向的BP 网络，神经元的传递函数为Sigmoid 函数，输出层采用线性函数．网络结构如下图所示：由于系统的结构比较复杂，用30维的数据进行训练十分缓慢，只用了前面已提取出的6个特征对系统进行了训练，得到了神经模糊系统．用后100组数据进行检验，诊断正确率达96%．六.模型的进一步讨论神经网络和模糊系统的融合大致有两种形式：一种是用神经网络生成模糊系统的隶属函数和模糊规则来构造模糊系统，一种是使用模糊系统来初始化神经网络的初始权值来构造神经网络．二者都可用于模式识别，并都有良好的效果．但二者的特点又各不相同，第一种形式具有更加人性化的输出，便于构造专家系统，第二种形式有更好的自适应性．对于模型的进一步讨论可以考虑二者的进一步结合，可以让两种系统按并行或串行的方式结合到一起，前一种系统的输出作为后一种系统的输入，这样二者接替使用，最终由模糊系统输出结果，用于专家系统的分析．参考文献[1] 赵振宇、徐用懋，模糊理论和神经网络的基础与应用，清华大学出版社．[2] 袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社．[3] 叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社．[4] 施阳、李俊，MATLAB语言工具箱-TOOLBOX实用指南，西北工业大学出版社．[5] 徐昕、李涛、伯晓晨，MATLAB工具箱应用指南-控制工程篇，电子工业出版社．。

《短梗五加多糖的提取分离、生物活性及结构解析》一、引言短梗五加（Acanthopanax brachybotulus）作为一种常见的中药材，近年来引起了众多学者的关注。

多糖是植物中的重要活性成分，其在药用、营养、食品等领域具有广泛的应用价值。

短梗五加多糖（APBS）作为短梗五加的主要成分之一，具有显著的生物活性，如免疫调节、抗肿瘤、抗氧化等。

本文旨在研究短梗五加多糖的提取分离方法、生物活性及结构解析，以期为APBS的进一步开发利用提供理论依据。

二、短梗五加多糖的提取分离1. 材料与方法（1）材料：本实验所用的短梗五加采自我国某地区，经过鉴定为短梗五加后进行提取。

（2）方法：采用热水浸提法提取APBS，经过离心、醇沉、透析等步骤进行分离纯化。

通过紫外分光光度计、高效液相色谱等技术对APBS进行定量和定性分析。

2. 提取分离结果通过优化提取工艺参数，得到了较高纯度的APBS。

经紫外分光光度计和高效液相色谱分析，APBS的提取率和纯度均达到了实验要求。

同时，还通过差速离心和分子量分布等技术，进一步分离出不同分子量的多糖组分。

三、短梗五加多糖的生物活性1. 免疫调节作用：APBS能够显著增强机体的免疫功能，提高机体的抗病能力。

2. 抗肿瘤作用：APBS对多种肿瘤细胞具有显著的抑制作用，其机制可能与诱导肿瘤细胞凋亡、抑制肿瘤细胞增殖等有关。

3. 抗氧化作用：APBS具有显著的抗氧化能力，能够清除体内自由基，减轻氧化应激对机体的损害。

四、短梗五加多糖的结构解析通过对APBS进行红外光谱、核磁共振等技术分析，解析了其化学结构。

APBS主要由葡萄糖、半乳糖等单糖组成，具有特定的糖苷键连接方式和空间构型。

此外，APBS还可能含有硫酸基、乙酰基等修饰基团，这些基团的存在可能与其生物活性密切相关。

五、结论本文研究了短梗五加多糖的提取分离方法、生物活性和结构解析。

通过优化提取工艺参数，得到了高纯度的APBS，并对其生物活性进行了初步探讨。

数学模型在肿瘤学中的应用肿瘤是一种常见的疾病，它的发生和发展过程十分复杂。

为了更好地了解肿瘤的发生和发展过程，许多科学家和医学家都在探索和研究肿瘤的发生和发展的机制。

其中，数学模型是一种非常重要的工具，可以帮助科学家和医生更好地了解肿瘤的发展规律和治疗方法。

数学模型在肿瘤学中的应用可以分为两个方面：一是基于肿瘤生长和扩散的模型，二是基于肿瘤治疗和治疗反应的模型。

首先，基于肿瘤生长和扩散的模型是研究肿瘤发展规律的基础。

当我们了解肿瘤的生长过程时，就可以探讨如何通过合理的治疗方法来阻止肿瘤的生长和扩散。

数学模型可以帮助我们模拟和分析肿瘤的生长和扩散过程，从而探讨肿瘤的发展规律。

例如，肿瘤生长过程可以看做是细胞数目的增长，而细胞的增长又可以看做是一个动态的过程。

因此，我们可以将肿瘤生长过程建立一个数学模型，从而研究肿瘤的生长规律。

其次，基于肿瘤治疗和治疗反应的模型是研究肿瘤治疗效果的基础。

当我们了解肿瘤治疗方法的基本原理和作用机制时，就可以探讨如何优化治疗方法以达到最好的治疗效果。

数学模型可以帮助我们模拟和分析不同治疗方法的作用机制和效果，从而探讨肿瘤治疗的优化方案。

例如，我们可以将常用的化疗、放疗、手术等治疗方法建立数学模型，并通过数值模拟、计算机模拟等方法来比较不同治疗方案的效果，从而优化肿瘤治疗方案。

除了上述两个方面的应用之外，数学模型还可以帮助我们研究肿瘤的复杂性和多样性。

肿瘤是一种异质性非常高的疾病，它的形态、情况和治疗反应都非常复杂和多样。

数学模型可以帮助我们理解和分析肿瘤的复杂性和异质性，从而为精准医疗和个性化治疗提供基础支撑。

例如，我们可以通过建立深度学习算法来诊断不同类型的肿瘤，以及预测和优化不同治疗方案的效果，进而为肿瘤医疗提供更好的技术支持和支持。

总之，数学模型在肿瘤学中的应用是非常广泛和深入的。

借助数学模型，科学家和医生们可以更好地认识肿瘤和其发展规律，从而探索优化的治疗方案和方法，从而为肿瘤医疗提供更好的技术支持和支持。

肿瘤模拟计算公式肿瘤是一种严重的疾病，它可以在人体内任何部位生长，对患者的健康造成严重的威胁。

因此，科学家们一直在努力寻找更有效的方法来预测肿瘤的生长和发展，以便更好地治疗这种疾病。

肿瘤模拟计算公式就是其中之一，它可以帮助科学家们更准确地预测肿瘤的生长和发展趋势，从而为临床治疗提供更有效的参考。

肿瘤模拟计算公式是一种数学模型，它基于肿瘤细胞的生长规律和组织结构，通过一系列的计算和分析，可以预测肿瘤的生长速度、扩散范围和对周围组织的影响。

这种模型通常基于大量的实验数据和临床观察结果构建而成，可以很好地反映肿瘤的生物学特性和临床表现。

通过这种模型，科学家们可以更好地理解肿瘤的发展规律，从而为临床治疗提供更有效的方案。

肿瘤模拟计算公式的基本原理是基于肿瘤细胞的生长规律和组织结构，通过一系列的数学公式和计算方法来模拟肿瘤的生长和发展过程。

其中，最重要的是肿瘤细胞的增殖速率、扩散速度和对周围组织的侵袭性。

这些参数可以通过实验数据和临床观察结果来获取，然后通过数学模型和计算方法来预测肿瘤的生长和发展趋势。

肿瘤模拟计算公式可以应用于各种类型的肿瘤，包括恶性肿瘤和良性肿瘤。

对于恶性肿瘤，科学家们可以通过这种模型来预测肿瘤的生长速度和扩散范围，从而为手术治疗和放疗提供更精准的方案；对于良性肿瘤，这种模型可以帮助医生更好地了解肿瘤的生长规律和对周围组织的影响，从而更好地制定治疗方案。

肿瘤模拟计算公式在临床治疗中有着广泛的应用前景。

通过这种模型，科学家们可以更准确地预测肿瘤的生长和发展趋势，从而为临床治疗提供更有效的参考。

同时，这种模型还可以帮助医生更好地了解肿瘤的生物学特性和临床表现，从而更好地指导临床治疗。

因此，肿瘤模拟计算公式有着广阔的应用前景，将为肿瘤治疗带来更大的进步。

总之，肿瘤模拟计算公式是一种重要的数学模型，它可以帮助科学家们更准确地预测肿瘤的生长和发展趋势，为临床治疗提供更有效的参考。

通过这种模型，科学家们可以更好地了解肿瘤的生物学特性和临床表现，从而更好地指导临床治疗。

肿瘤的诊断模型【摘要】针对本题的实际，研究肿瘤的分类问题，通过对500个已知肿瘤性质（良性或恶性）细胞核的显微图像的30个量化特征进行分析，我们选择利用Fisher判别法和建立了Fisher判别模型，给出了判别函数和判别准则，并运用了R型聚类分析对变量进行了合理的分类缩减，得到了结果如下1、对未知的69个病例进行了判别，检测出了18个恶性肿瘤，51个良性肿瘤；2、对10个特征变量进行了缩减得到细胞核周长，紧密度，质地，光滑度，对称度，断裂度这6个特征变量的平均值，使得检测结果不仅效果明显，而且大大的节省了费用。

【关键字】：肿瘤Fisher判别R型聚类分析分类缩减1.问题的重述肿瘤通过穿刺采样进行分析可以确定其为良性（benign ）的或为恶性（malignant ）的。

附图分别给出了从患者病灶组织穿刺得到的病灶组织为良性和恶性的细胞核显微图像（见附录一）。

医学研究发现肿瘤病灶组织的细胞核显微图像的10个量化特征：细胞核直径,质地,周长,面积,光滑度,紧密度,凹陷度,凹陷点数,对称度,断裂度与该肿瘤的性质有密切的关系。

现有数据来自已经确诊的500个病例，每个病例的一组数据包括采样组织中各细胞核的这10个特征量的平均值，标准差和“最坏值”（各特征的三个最大数据的平均值）共30个数据.（见文件cancerdata.txt 中的前500组数据）。

本文需解决的问题有：问题一：试图根据已获得的实验数据建立起一种诊断肿瘤是良性还是恶性的方法，并将你的方法用于另外69名已做穿刺采样分析的患者（文件cancerdata.txt 中的最后69组数据）问题二：为节省费用，想发展一种只用此10个特征数据中的部分特征来区分肿瘤是良性还是恶性的方法，你是否可找到一个特征数少而区分又很好的方法？2.模型的假设与符号说明2.1模型的假设假设1:假设每个病例的30个数据能提供充分的分类信息。

假设2:假设所给数据基本没有误差且真实可信的，各样本病例的诊断结果完全正确。

肿瘤诊断模型摘要本文对肿瘤诊断问题，应用神经网络与模糊数学理论，给出了几种乳房癌量化诊断方案．首先，建立了LVQ神经网络模型，使用500组数据前400组作为训练样本，用后100组数据对网络性能进展检测，诊断正确率达98%．然后对这500个特征向量进展了回归分析，从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差与最坏值、严密度均值、面积最坏值、周长均值．并将以上6个特征用于LVQ网络，诊断正确率达95%．进一步考虑到神经网络与模糊数学各自特点，将二者有机结合构造了神经模糊系统，并用以上6个特征对系统进展训练，诊断正确率达96%．本文构造模型具有良好稳定性，对于模式识别问题具有很强实用价值，最后本文提出了神经网络与模糊数学深层次结合方向．一.问题重述肿瘤通过穿刺采样进展分析可以确定其为良性或恶性．医学研究发现乳房肿瘤病灶组织细胞显微图像10个量化特征：细胞核直径，质地，周长，面积，光滑度，严密度，凹陷度，凹陷点数，对称度，断裂度与该肿瘤性质有密切关系．现有500个已确诊病例，每个病例一组数据包括采样组织中各细胞核这十个特征量平均值，标准差与“最坏值〞〔各特征3个最大特征平均值〕共30个数据．根据这500组数据建立诊断模型，并将其用于另外69名已做穿刺采样患者．为节省费用开展一种只用此30个特征数据中局部特征来区分乳房肿瘤是良性还是恶性方法．二.问题假设1．所给500组病例具有广泛代表性．2．500组病例所反映良性与恶性概率分布符合病例自然分布．三.问题分析本问题是一个典型模式识别问题，要求根据它特征量来进展分类．对于模式识别问题，现今有两类解决方法．一类是传统线性模型．另一类是近年来开展起来非线性模型．此题是一个典型非线性问题，用传统线性模型解决有一定困难，而且识别率不高．所以非线性模型是解决此类问题首选．现今常用非线性模型有神经网络模型与模糊系统模型．神经网络由许多并行运算简单单元组成，单个神经元构造及其简单，但大量神经元相互连接组成人工神经元网络显示出人脑某些特征：1）分布存储与容错性；2）大规模并行处理；3）自学习、自组织与自适应性；4）它并不是各单元行为简单相加，而表现出一般复杂非线性动态系统特性．神经元可以处理一些环境信息十分复杂、知识背景不清楚与推理规那么不明确问题，如乳房癌诊断问题．模糊集打破了传统清楚集只有0与1界限，任意元素可同时局部地属于多个模糊子集，隶属关系用隶属程度来表示．这更接近人表述方式．模糊规那么是定义在模糊集上规那么，常采用“If-then〞〔假设…那么…〕形式，可用来表示专家经历、知识等．由一组模糊规那么构成模糊系统可代表一个输入、输出映射关系．从理论上说，模糊系统可以近似任意连续函数．模糊系统除了模糊规那么外，还包括模糊逻辑推理与去模糊化局部．由于模糊集能处理非定量信息，因此在模式识别〔尤其是具有模糊特点识别问题〕中模糊系统具有很大优势，此题肿瘤良性、恶性正是模糊概念，所以用模糊系统进展模式识别会得到很好效果．为了防止量纲影响，在应用数据之前对数据经行了标准化．标准化方法：用每个数据与整体均值差除以整体标准差．四.模型建立与求解〔一〕神经网络模型学习向量量化(LVQ)是在监视状态下对竞争层进展训练一种学习算法．LVQ网络由一个竞争层与一个线性层组成．竞争层神经元将输入向量分成组，由现行层组合到期望类中．在任何给定时刻，线性层输出神经元只有一个非零输出1，该神经元就是竞争中得胜者．假定获胜元为，它之所以获胜原因是它受到了最大输入刺激，那么，总加权输入为其中，表示状态，表示第个元到第个元权值，表示第个输入分量．其矩阵形式为假设元获胜，就意味着假设连接到每个输出层神经元权向量都是标准化，上式等价于网络输入模式为时，具有权向量与最近元将获得竞争胜利．假设元竞争获胜，将权值作如下调整〔1〕使获胜者权向量向输入向量移近一小段距离，这使网络在遇到或与接近模式时，元可以有更大获胜可能性．假设在竞争中失败，将权值作如下调整〔2〕使权向离开样品方向移动，这样就减小了错误分类时机．在〔1〕、〔2〕式中，表示学习率．在本模型中取为0.01，取隐竞争层神经元数为60，取输出层神经元数为2，并规定输出〔0，1〕为良性，输出〔1，0〕为恶性．用前400组数据作训练样本，经过15000次迭代，两类样本聚类情况如下列图：用后100组数据对训练进展检测，诊断正确率达98%．对69组待定病例诊断结果如下表：病例号类别病例号类别病例号类别病例号类别91486 2 B917062B B924632B91504 M91708 B91981 B92493 B为了节省费用，增加网络训练速度，考虑将所给数据降维，用多元回归分析逐步回归法对数据进展了回归分析，把30个特征做为自变量，因变量采用良性病例取值为0，恶性病例取值为1．逐步回归法防止了只将变量剔除就不再选入缺点，它可以将变量反复选入、剔除，最终可得到一组最优权值，结果如下列图所示：从30个特征中筛选出了6个特征，它们分别是：细胞核直径均值、标准差与最坏值、严密度均值、面积最坏值、周长均值．只用以上6个特征对网络进展训练，仍使用前400组数据作为训练，用后100组数据检验，诊断正确率达95%．对69组待定病例诊断结果如下表：五.神经模糊系统模型从映射角度看，模糊系统与神经网络都具有〔非线性〕函数近似能力．它们有着以下共同之处：〔1〕它们均可以从给定系统输入/输出信号〔数据〕中，建立系统〔非线性〕输入/输出关系．(2) 从数据处理形式上看，它们均采用并行处理构造．但是，模糊系统与神经网络有着明显不同之处．神经网络虽然对环境变化具有较强自适应学习能力，但是从系统建模角度而言，它采用是典型黑箱型学习模式．因此当学习完成后，神经网络所获得输入/输出关系无法用容易被人承受方式表示出来．相反，模糊系统是建立在被人容易承受“如果-那么〞表达方法之上，但如何自动生成与调整隶属度函数与模糊规那么，那么是一个很棘手问题．因此，将模糊理论与神经网络有机结合起来，取长补短，提高整个系统学习能力与表达能力，是目前这一领域最受人注目课题之一．神经网络与模糊系统等价性：[Kolmogorov定理] 给定任意连续函数，这里是单位闭区间[0，1]，可以准确地用一3层前向网络实现，此网络中间层〔隐层〕有2n+1个处理单元．[BP定理] 给定任意与任意函数，存在一3层BP网络，它可在任意平方误差精度内逼近.[模糊系统存在定理] 给定任意连续函数与任意，存在由〔1〕式定义使．神经网络与模糊系统各自本身就是一个非线性输入/输出映射，因此模糊系统可以用一等家神经网络来表示，同样，神经网络也可以用一等价模糊系统来表示．基于神经网络模糊系统：模糊系统采用高木-管野〔Takagi-Sugeno Model〕(简称TS模型)：如果为，与为，与为，那么输入变量联合隶属函数与结论部函数f j(x)都用神经网络来求得．模糊规那么个数由减法聚类方法得到，聚类参数如下：神经网络采用前向BP网络，神经元传递函数为Sigmoid函数，输出层采用线性函数．网络构造如下列图所示：由于系统构造比拟复杂，用30维数据进展训练十分缓慢，只用了前面已提取出6个特征对系统进展了训练，得到了神经模糊系统．用后100组数据进展检验，诊断正确率达96%．六.模型进一步讨论神经网络与模糊系统融合大致有两种形式：一种是用神经网络生成模糊系统隶属函数与模糊规那么来构造模糊系统，一种是使用模糊系统来初始化神经网络初始权值来构造神经网络．二者都可用于模式识别，并都有良好效果．但二者特点又各不一样，第一种形式具有更加人性化输出，便于构造专家系统，第二种形式有更好自适应性．对于模型进一步讨论可以考虑二者进一步结合，可以让两种系统按并行或串行方式结合到一起，前一种系统输出作为后一种系统输入，这样二者接替使用，最终由模糊系统输出结果，用于专家系统分析．参考文献[1] 赵振宇、徐用懋，模糊理论与神经网络根底与应用，清华大学出版社．[2] 袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社．[3] 叶其孝，大学生数学建模竞赛辅导教材，湖南教育出版社．[4] 施阳、李俊，MATLAB语言工具箱-TOOLBOX实用指南，西北工业大学出版社．[5] 徐昕、李涛、伯晓晨，MATLAB工具箱应用指南-控制工程篇，电子工业出版社．。

二氢吡啶类药物的分析二氢吡啶类药物是一类广泛用于临床的药物，常见的二氢吡啶类药物包括克唑替尼、尼可尼替尼、埃克替尼等。

它们常用于治疗癌症、心血管疾病和自身免疫疾病等多种疾病。

在本文中，将详细介绍二氢吡啶类药物的化学结构、药理学作用、临床应用及分析方法等方面的内容。

二氢吡啶类药物的化学结构中都含有一个二氢吡啶环，这是其命名的基础。

二氢吡啶环由一个噻吩环和一个吡咯环组成，两个环上分别有不同取代基，不同的取代基决定了不同二氢吡啶类药物的特点。

例如，克唑替尼具有噻吩环上的二甲胺基和吡咯环上的甲烷基取代基，这使得克唑替尼具有较强的酪氨酸激酶抑制活性，可以用于癌症的治疗。

二氢吡啶类药物主要通过抑制酪氨酸激酶的活性，从而影响细胞信号传导通路，抑制肿瘤生长、血管生成等过程。

此外，二氢吡啶类药物还可通过与细胞核内的DNA结合，干扰DNA的复制和修复，从而抗癌作用进一步增强。

二氢吡啶类药物在临床上有广泛的应用。

例如，克唑替尼用于慢性髓细胞性白血病和肺癌的治疗；尼可尼替尼用于慢性髓细胞性白血病、胃肠道间质瘤等的治疗；埃克替尼用于肺癌和胃癌的治疗等。

这些药物的应用不仅可以延长患者的生存期，还可以提高患者的生活质量。

针对二氢吡啶类药物的分析方法有许多种，其中主要包括质谱法、核磁共振法、高效液相色谱法等。

质谱法是一种常用的分析方法，它可以通过测量药物的质荷比，确定药物的分子量、结构等信息。

核磁共振法则可以通过观察药物分子中氢原子的相对位置，获得药物的结构信息。

高效液相色谱法则是一种常用的定性和定量分析方法，它可以通过分离药物和其他组分，确定药物的含量和纯度。

除了这些传统的分析方法之外，近年来发展起来的质子传递反应质谱法在二氢吡啶类药物的研究中也得到了应用。

该方法通过药物分子中吡啶环上的质子传递反应，产生特定的离子峰，从而可以对不同二氢吡啶类药物进行快速、选择性的分析。

这种方法具有操作简便、分析速度快、灵敏度高等特点，在药物分析领域具有很大的应用潜力。