药物专题
咬伤首选的抗菌药物是？
咬伤首选的抗菌药物是()参考答案 A.阿莫西林克拉维酸钾B.头孢曲松C.万古霉素D.阿米卡星 莫匹罗星软膏的疗程至少是() A.24小时B.48小时C.72小时D.5天 15岁男性诉发冷和头涌。3天前在练习中投棒球时右手起了水泡。体格检查发现，红色的窄条纹从水疱延伸到腋窝。腋窝区域淋巴结肿大和压痛。该患者的治疗方案为() A.口服左氧氟沙星B.局部使用莫匹罗星软膏C.青霉素G治疗D.万古霉素治疗
光照药物稳定性试验箱百科
概念与作用 - 药品稳定性试验箱：一种精密设备，用于模拟药品在不同环境条件下的存储情况。 - 环境模拟：通过控制温度、湿度等参数，复制各种实际储存条件，以测试药品稳定性。 - 保障药品质量：通过试验，确保药品在各种条件下保持稳定性和有效性，为药品批准和质量控制提供关键数据。 标准化与技术规范 参考标准 - GB/T10586-2006：中国国家标准，规定药品稳定性试验的环境条件和
药物设计中的SE3等变图神经网络层- EGNN 解析
此部分内容介绍了常用在药物设计深度学习中的SE3等变网络层 EGNN。主要对EGNN的代码逻辑、模块进行解析，并介绍其中的SE3等变在模型中的原理。 注：EGNN代码有多种。此部分EGNN代码来源于DiffLinker。其源头为EDM模型，DiffLinker进行了修改。 一、背景知识 在药物设计中，关于3D分子，通常被只考虑原子，并将原子表示为节点。 一个节点（原子）的特征分为两部分
去噪扩散概率模型在现代技术中的应用：图像生成、音频处理到药物发现
去噪扩散概率模型（DDPMs）是一种先进的生成模型，它通过模拟数据的噪声化和去噪过程，展现出多方面的优势。DDPMs能够生成高质量的数据样本，这在图像合成、音频生成等领域尤为重要。它们在数据去噪方面表现出色，能够有效地从噪声数据中恢复出原始信号，这对于信号处理和数据分析尤其有用。DDPMs通过数据增强，可以提高机器学习模型的泛化能力，减少过拟合。在异常检测方面，DDPMs能够识别数据中的异常值，有
B/S架构＋java语言＋Mysqladr数 据 库ADR药物不良反应监测系统源码 ADR药物不良反应监测系统有哪些作用？
B/S架构＋java语言＋Mysqladr数 据 库ADR药物不良反应监测系统源码 ADR药物不良反应监测系统有哪些作用？ 药物不良反应(ADR)是指在合格药物以正常用量和用法用于预防、诊断、治疗疾病或调节生理功能时所发生的意外的、与防治目的无关的、不利或有害的反应。ADR不属于药品生产质量问题，也不是医疗事故。 ADR发生的原因可能与药物因素如药理作用、机体因素如种族、性别、年龄、
Java+IDEA+SpringBoot药物不良反应ADR智能监测系统源码 ADR智能化监测系统源码
Java+IDEA+SpringBoot药物不良反应ADR智能监测系统源码 ADR智能化监测系统源码 药物不良反应（Adverse Drug Reaction，ADR）是指在使用合格药品时，在正常的用法和用量下出现的与用药目的无关的有害反应。这些反应往往因药物种类、使用方式、个体差异等因素而异，可能导致患者身体不适、病情恶化。 为保障患者用药安全，及时发现药物不良反应迹象，亟需一套
2024中青杯数学建模竞赛B题药物属性预测思路代码论文分享
2024年中青杯数学建模竞赛B题论文和代码已完成，代码为B题全部问题的代码，论文包括摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立和求解（问题1模型的建立和求解、问题2模型的建立和求解、问题3模型的建立和求解）、模型的评价等等 2024中青杯数学建模竞赛B题论文和代码获取↓↓↓↓↓ https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/xg2r5sf8m1s3h
2024-AIDD-人工智能药物设计-利用深度学习优化中药复方益气解毒方对胶质母细胞瘤靶点的药物设计研究
利用深度学习优化中药复方益气解毒方对胶质母细胞瘤靶点的药物设计研究 1. 引言 1.1 研究背景与意义 1.1.1 胶质母细胞瘤的治疗现状 1.1.1.1 胶质母细胞瘤的流行病学 1.1.1.1.1 全球与地区发病率对比 1.1.1.1.2 年龄与性别分布统计 1.1.1.2 传统治疗手段的局限性 1.1.1.2.1 手术治疗的限制与挑战 1.1.1.2.2 化疗与放疗的副作用分
2024-AIDD-人工智能药物设计-使用的软件包和网络服务器
Python 软件包 化学信息学和结构生物信息学： rdkit: http://rdkit.org/openbabel: https://openbabel.org/mdanalysis: https://www.mdanalysis.org/biopython: https://biopython.org/biopandas: https://biopandas.github.io/biopa
2024-AIDD-人工智能药物设计-AlphaFold3
AlphaFold3｜万字长文解读 AlphaFold3预测所有分子相互作用准确结构 AlphaFold3 自2021年AlphaFold2问世以来，科研工作者们便开始利用这一蛋白结构预测模型来详细描绘众多蛋白质的结构、探索新药。近日，Google DeepMind公司推出了其最新产品，AlphaFold3模型。该模型不仅能够预测蛋白质结构，还能对核酸、小分子、离子以及化学修饰等和蛋白组
2024-AIDD-人工智能药物设计-基于深度学习的胶质母细胞瘤靶点蛋白的识别与药物设计
UniProt搜索胶质母细胞瘤相关蛋白：从UniProt数据库查找胶质母细胞瘤相关的蛋白质数据是一个很好的开始，这可以帮助你识别与疾病相关的关键蛋白。 疾病与中药交集分析：研究中药（如益气解毒方）与胶质母细胞瘤的关系，结合西药及其他数据库如GeneCards的数据，这有助于揭示潜在的治疗机制或药物靶标。 调控网络分析：通过分析调控网络，可以了解哪些转录因子、信号通路在胶质母细胞瘤中扮演重要角
论文笔记ColdDTA：利用数据增强和基于注意力的特征融合进行药物靶标结合亲和力预测
ColdDTA发表在Computers in Biology and Medicine 的一篇一区文章 突出 • 数据增强和基于注意力的特征融合用于药物靶点结合亲和力预测。 • 与其他方法相比，它在 Davis、KIBA 和 BindingDB 数据集上显示出竞争性能。 • 可视化模型权重可以获得可解释的见解。 文章目录 ColdDTA发表在Computers in Biology
服务运营 | 精选：用药难？用药贵？运筹学与统计学视角下的药物研发与管理
作者设计了一个多阶段博弈论模型来针对罕见病的不同补贴方案，分析政府、联盟、制药商和患者之间的相互作用。 制药商补贴为 α C \alpha C αC，其中 C C C是研发成本， α ∈ [ 0 , 1 ) \alpha \in [0,1) α∈[0,1)是政府总成本的比例。患者补贴为 β p i \beta p_i βpi，其中 p i p_i pi是药品每单位售价， β \beta β是
搜索引擎可能已经可以识别伪劣药物
原文链接：伪劣药物？搜索引擎可能已经知道 “谷歌，我应该担心我的药的质量？” 这不是一个问题，有人想问问，但如果你经常服用药物和东西不觉得很正确，这将是一个明显的例子输入到搜索引擎。这肯定是埃拉德赎罪-托夫微软研究院认为，当他着手调查搜索查询是否可以用来预测何时药物可能会被召回。 事实证明，他们可以。若要说了出来，新的科学家报告说Yom-Tov的AI建立在与300
为何不能乱用所谓“提高免疫力”的药物或补品呢？
1、感染性疾病和风湿免疫病的症状常常非常相似，例如都可能有发烧、关节痛、肌肉痛等，患者自己是没有办法区分的，非专科医生常常也很难区别。因此，一旦出现了不适的症状，建议要找专家看一下，检查一下，到底是什么原因生病了，最后再对症下药，才能药到病除。 2、身体的免疫力低下是有的，但是是很少见的。这体现在以下几个方面：（1）免疫系统出生的时候有缺陷，不能产生正常的免疫细胞以及一
DrugBAN：基于双线性注意力网络进行药物-靶点结合预测。
DrugBan：一种可解释的双线性注意力网络进行药物-靶点结合预测。 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 DrugBan：一种可解释的双线性注意力网络进行药物-靶点结合预测。前言一、模型框架1. 编码器2. 双线性注意力网络（BAN）3. 对抗性的领域适应网络（CDAN） 二、结果1. 模型性能2. 消融实验3. 模型解释性 总结
DSS结肠炎模型模拟人炎症性肠病的临床病理特性评估潜在的抗炎药物候选药物
动物模型/消化系统与代谢疾病模型/葡聚糖硫酸钠（DSS）诱导的啮齿类动物结肠炎模型 炎症性肠病(IBD)是一组异质性疾病，其特征是胃肠道(GI)的慢性、不受控制的炎症，已成为一个全球范围的健康问题，发病率不断增加。 两种主要的表型形式，克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)，都表现出如体重减轻，腹痛和带血腹泻。 UC主要累及结肠和直肠，而CD可累及胃肠道的任何部位，但以回肠和结肠最为常见
TNBS肠炎模型评估潜在的抗炎药物候选药物 DNBS肠炎模型消化系统与代谢疾病
动物模型 / 消化系统与代谢疾病模型 / TNBS/DNBS诱导啮齿动物结肠炎模型+ 化学物质诱导的结肠炎模型因其成本低、发病快，在炎症性肠病（IBD）的各个方面的研究中发挥 着关键作用。 TNBS/DNBS模型，这是一种通过向直肠滴注粘膜致敏剂DNBS/TNBS（在不同浓度 的乙醇中稀释），可在小鼠或大鼠的易感品系中诱导结肠炎模型。 乙醇有效地打了破肠道屏障， 使TNBS与结肠组织蛋白
金属有机骨架MOFs装载非甾体类抗炎药物|DOX阿霉素修饰ZIF-90纳米粒装载药物5-氟尿嘧啶(5-FU)
通过优化反应条件备了粒径在300nm以下的ZIF-90纳米药物载体,利用药物阿霉素(DOX)结构中的氨基与ZIF-90配体中的醛基収生席夫碱缩合反应,将DOX修饰在ZIF-90纳米粒的表面,利用ZIF-90的孔道装载药物5-氟尿嘧啶(5-FU),首次构建了基于MOFs材料的联合药物载体. 产品： 叶酸修饰纳米MOFAl Gd(Ⅲ)--MOF装载5--氟尿嘧啶 金属有机骨架(MOFs)负载
GLP-1类多肽药物固相合成载体
摘要：海普提供的固相合成载体可用于多肽药物、核酸药物合成，拥有丰富产品品系，产品整体质量稳定，应用经验丰富。 #GLP-1类多肽药物固相合成载体 胰高血糖素样肽(GLP-1)是人在进食过程中由肠黏膜内分泌细胞L细胞分泌的肠源性激素。 GLP-1通过刺激胰岛素的合成(胰岛β细胞)和抑制胰高血糖素的分泌(胰岛α细胞)，以葡萄糖浓度依赖性方式参与机体血糖调节。GLP-1可通过多种机制促进胰岛β
药物发现中的AI革命：大规模预训练模型的应用
摘要： 药物发现中的AI革命正在改变传统药物研发模式，大规模预训练模型的应用为药物发现带来了新的机遇。本文将概述大规模预训练模型在药物发现中的重要性，并详细介绍其应用流程。 引言： 药物发现是医药行业的重要环节，传统药物发现方法存在周期长、成本高、成功率低等问题。随着人工智能技术的发展，AI技术在药物发现领域得到了广泛应用，推动了药物发现进入新的阶段。 基础知识回顾： 药物发现的基本流程
基于特征融合与注意力机制的药物互作模型：MDF-SA-DDI
论文题目：MDF-SA-DDI: predicting drug–drug interaction events based on multi-source drug fusion, multi-source feature fusion and ransformer self-attention mechanism 论文来源： Briefings in Bioinformatics,00(
澳大利亚昆士兰大学博士后—成瘾和青少年药物使用
澳大利亚昆士兰大学博士后—成瘾和青少年药物使用 昆士兰大学（The University of Queensland），简称“昆大”“UQ”，该校始建于1909年，是一所位于澳大利亚昆士兰州的公立综合性大学。同时还是六所砂岩学府之一，环太平洋大学联盟、澳大利亚八校联盟、UNIVERSITAS 21、国际铁路联盟及新工科教育国际联盟等组织成员。 Postdoctoral Research
新的抗VEGF药物——阿柏西普ELISA 试剂盒相关研究
阿柏西普是人血管内皮生长因子(vascularendothelialgrowthfactor，VEGF)受体1和受体2胞外区结合域与人免疫球蛋白Fc段重组形成的融合蛋白，是一种新的抗VEGF药物，通过与VEGF紧密结合，降低血管通透性，进一步抑制新生血管的生成。 阿柏西普适用于新生血管型年龄相关性黄斑变性( AMD) 和 CRVO 后的视网膜水肿。 用于对含奥沙利铂化疗方案有抗性或经该方案治
BioTech - 药物晶型预测与剂型设计 概述
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/136441046 药物晶型预测与剂型设计是指利用计算机模拟和优化药物分子在固态形式下的结构、性质和稳定性，以及与制剂工艺和质量的关系，从而为药物开发和生产提供指导和支持。这是一个涉及多学科的前