导读:本文包含了筛选模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,受体,肿瘤,激动剂,白介素,细胞,腹膜。
筛选模型论文文献综述
侯亚妮,王辉,刘荣利[1]（2019）在《PPAR受体色谱模型的构建及在小分子肽筛选中的应用研究》一文中研究指出过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)在核激素受体中起着非常重要的作用。PPRA有许多亚型,其γ亚型(PPARγ)是控制内分泌代谢的。通过实验的方法论证了PPAR受体在小分子肽筛选中的作用。选择人参总皂苷、人参皂苷和大黄提取物作为实验对象,以验证不同筛选方法的可行性。使用人参总皂苷和大黄提取物在自制的生物柱上分析实验中的试剂。实验结果表明,总人参皂苷和大黄提取物具有作用于PPARγ的成分。(本文来源于《当代化工》期刊2019年11期）
高华山,佟伟霜,范卫卫,张科,白现广[2]（2019）在《GLP-1R激动剂的细胞筛选模型的建立》一文中研究指出目的构建靶向GLP-1R的高通量筛选模型。方法构建过表达GLP-1R的重组质粒和响应GLP-1信号通路的报告载体,共转染到HEK293细胞中,筛选得到稳定转染的单克隆细胞株,并用阳性药进行模型验证。结果成功构建了表达GLP-1R的重组质粒pcDNA3.1(+)-HuGLP-1R和响应GLP-1信号通路的报告载体PGL4.22-CRE-vip-GFP,共转染到HEK293细胞,筛选得到稳定转染细胞株CG-HEK293,经GLP-1刺激后,确定GFP的最佳表达时间为8 h,经过不同浓度的GLP-1刺激后,能够剂量依赖性地激活GFP的表达。结论构建了靶向GLP-1R的高通量筛选模型,该模型能够直观、稳定、高通量的筛选靶向GLP-1R的小分子或者GLP-1类似物,为长效的GLP-1类似物的研究和开发奠定了基础。(本文来源于《沈阳药科大学学报》期刊2019年11期）
刘纯,朱松波,周大勇,尚尔宁[3]（2019）在《Caprini与Autar血栓风险评估模型在血管外科筛选静脉血栓栓塞症病人中的意义》一文中研究指出目的比较Caprini模型与Autar模型在血管外科病人中对静脉血栓栓塞症(VTE)风险的预测价值,探讨不同评估模型对临床筛查VTE的意义。方法选取2017年1—12月南京医科大学附属苏州医院收治的61例VTE病人作为观察组,同时选取同时期同科室155例非VTE病人作为对照组,采用回顾性病例对照分析研究,对两组病人分别进行Caprini和Autar风险评估,分析评分分级与实际发生VTE的相关性。结果 Caprini模型观察组低危和中危均0例、高危61例,对照组分别为10、110、35例;Autar模型观察组低危5例、中危41例、高危15例,对照组分别为15、126、14例,两种评估模型在各组的风险分级中均差异有统计学意义(P<0.05),通过比较ROC曲线下面积,Caprini模型具有更高的灵敏度和特异性(P<0.01)。结论两种风险评估模型均能够有效在血管外科病人中进行VTE风险评估,且Caprini模型较Autar模型能够更精准地根据个体危险因素进行定量风险评估,为临床实施针对性的预防措施提供参考。(本文来源于《安徽医药》期刊2019年11期）
顾倩倩,刘翠,方伟彬,刘培庆,李民[4]（2019）在《一种靶向于生长抑素受体2的药物筛选模型的建立与应用》一文中研究指出目的以生长抑素受体2(SSTR2)为靶点,建立生长抑素类似物(SSTA)活性检测的细胞模型,为SSTR2激动剂以及SSTA的药物筛选提供一种简单稳定的评价方法。方法将SSTR2目的基因整合入pEGFP-N3载体中,构建重组质粒SSTR2-pEGFP-N3,并转染进HEK293细胞,使用G418筛选后挑取阳性克隆,扩大培养获得稳转细胞株。通过荧光细胞成像、免疫蛋白印迹、qPCR等方法对获得的稳转细胞株进行鉴定。建立钙流检测体系,对该体系细胞数量、荧光指示剂浓度、孵育时间等条件进行优化。最后利用建立的筛选模型对不同批次的上市药物生长抑素制剂思他宁进行检测。结果成功构建SSTR2稳转细胞株,受体主要分布在细胞膜上。确定钙流检测最优条件为:30 000个细胞每孔,Fluo-4/AM指示剂浓度为3μmol·L~(-1)～5μmol·L~(-1),孵育时间为45 min。在该条件下,不同批次的思他宁EC_(50)值稳定。结论成功构建SSTR2稳转细胞株,并优化钙流检测方法,为生长抑素受体激动剂的筛选提供了一种简单稳定的模型。(本文来源于《中国药理学通报》期刊2019年11期）
王宏,周建辉,曹雪莹,黄静,蔡广研[5]（2019）在《腹膜透析相关腹膜炎危险因素研究的统计模型筛选》一文中研究指出目的筛选适用于腹膜透析相关腹膜炎危险因素研究的统计方法,为腹膜炎的临床研究提供新的思路。方法选择九种统计模型进行对比分析,包括:不含时间依存性协变量(时依协变量)的Logistic回归、泊松回归、负二项回归、COX回归、AG模型、PWP-CP模型6个模型,含时间依存性协变量的COX回归、AG模型、PWP-CP模型3个模型。统计数据来源于解放军总医院第一医学中心腹膜透析中心2013年1月至2016年12月开始腹膜透析治疗的终末期肾脏病患者,数据收集至2018年12月。分析腹膜炎的临床特点,对比各统计模型拟合情况和统计结果,筛选统计模型。结果从腹膜炎临床数据构成来看,作为因变量,腹膜炎事件由"发生时间"、"发生次数"、"发生顺序"叁个要素构成,作为自变量,大部分协变量是随时间变化的,叁维的因变量和变化的自变量共同构成了复杂的临床数据。从"腹膜炎叁要素"纳入情况看,只有PWP-CP模型能够全部纳入,最大限度保证了数据的完整性。从统计模型拟合程度看,泊松模型存在过离散,不适用于本研究数据;使用时依协变量的模型较使用基线数据的模型拟合好。从统计结果看,含时间依存性协变量的模型避免了单纯使用基线数据造成的偏差,使统计结果更接近于真实情况。结论在腹膜炎危险因素的研究中,只有尽可能地保证数据信息的完整性和准确性,才能得到更真实的研究结果。本研究通过剖析腹膜炎的数据构成,对比各模型的统计结果,发现含时依协变量的PWP-CP模型更适用于腹膜炎危险因素的研究。(本文来源于《中华肾病研究电子杂志》期刊2019年05期）
杨健兵[6]（2019）在《基于云模型的船舶系统制造商筛选》一文中研究指出针对传统制造商筛选方法筛选匹配度低的问题,对基于云模型的船舶系统制造商筛选方法进行研究。利用云模型的强大计算能力,对影响制造商评价指标的因素进行分级,构建系统制造商评价指标体系。使用网络层次法和熵权法确定评价指标的主要和次要权重。对评价指标的主要和次要权重根据组合系数进行权重组合,计算得到多指标综合测度后,将处于置信区间的多指标综合测度从高到低排序,识别对应最高多指标综合测度的制造商,完成筛选。通过与传统筛选方法的对比实验,验证设计的基于云模型的下船舶系统制造商筛选方法筛选结果匹配度更高,更适合用于制造商筛选。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
宋华鲁,闫银发,宋占华,孙君亮,李玉道[7]（2019）在《利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型》一文中研究指出为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz～5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数?'和介电损耗?"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072～5.462MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机(support vector regression,SVR)模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、迭代保留信息变量算法(iteratively retains informative variables,IRIV)和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化SVR模型参数c(惩罚因子)和g(核函数参数),结果表明CARS-IRIV筛选特征变量(?'3.854MHz、?"3.854MHz、?'5.462MHz、?"5.462MHz、T)建立的SVR模型经WOA优化后(CARS-IRIV-WOA-SVR)具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。(本文来源于《农业工程学报》期刊2019年20期）
纳仁花,梁泽忠[8]（2019）在《一类具有筛选的HIV/AIDS传染病模型全局稳定性》一文中研究指出利用第二加性复合矩阵的方法,对Al-Sheikh等人的提出的一类具有筛选的HIV/AIDS传染病模型的全局稳定性给出了不同的证明.当基本再生数R_0<1时,无病平衡解全局渐近稳定;当R_0>1时,唯一的地方病平衡解全局渐近稳定.(本文来源于《兰州工业学院学报》期刊2019年05期）
薛妮娜,季鸣,张明祎,刘羿晨,陈晓光[9]（2019）在《IL-17信号通路抑制剂细胞筛选模型的优化及应用》一文中研究指出本研究摸索及验证HEK-Blue-IL-17细胞模型的筛选条件,并应用该模型筛选抑制IL-17信号通路的化合物。按5×104个/孔的密度,将HEK-Blue-IL-17细胞接种在96孔培养板中,分别加入不同浓度的IL-17A或IL-17F和待筛选化合物培养16 h,移取培养上清与QUANTI-Blue反应1或3 h,在λ_(655 nm)处检测吸光度值。通过碱性磷酸酶(secreted alkaline phosphatase, SEAP)的生成量来反映该细胞模型中IL-17信号通路的活化状态。实验显示:IL-17A和IL-17F均可显着性地激活HEK-Blue IL-17细胞。IL-17A和IL-17F分别在10和100 ng·mL~(-1)剂量下可产生较高的响应值。SEAP与QUANTI-Blue反应1 h基本可达到终点反应。牛蒡子苷元(arctigenin)和表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate, EGCG)对IL-17A和IL-17F刺激的信号通路具有一定的抑制活性。本实验建立并优化了HEK-Blue IL-17细胞模型,可用于IL-17信号通路抑制剂的筛选。(本文来源于《药学学报》期刊2019年10期）
王明晋,伏蓉,姜慧敏,金晶,陈晓光[10]（2019）在《STING激动剂细胞筛选模型的建立和应用》一文中研究指出肿瘤免疫疗法已成为当今抗癌药物研发的重要领域, STING激动剂的研究为肿瘤免疫治疗提供了新思路。哺乳动物胞质中的核酸可有效引起固有免疫反应,近年大量研究证实cGAS-cGAMP-STING信号通路在胞浆DNA识别和免疫防御激活过程中发挥关键作用。cGAS-cGAMP-STING信号通路的异常与肿瘤的发生发展密切相关,是药物研发的热门靶点。本研究利用稳定表达cGAS-STING通路的THP-1-Dual细胞和稳定敲除STING的THP-1 KO-STING细胞,建立了荧光素酶检测的STING激动剂筛选模型。进一步应用阳性药物验证了本模型的准确性和灵敏度,为高通量筛选STING激动剂提供了简便、高效、准确的筛选平台。(本文来源于《药学学报》期刊2019年10期）
筛选模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的构建靶向GLP-1R的高通量筛选模型。方法构建过表达GLP-1R的重组质粒和响应GLP-1信号通路的报告载体,共转染到HEK293细胞中,筛选得到稳定转染的单克隆细胞株,并用阳性药进行模型验证。结果成功构建了表达GLP-1R的重组质粒pcDNA3.1(+)-HuGLP-1R和响应GLP-1信号通路的报告载体PGL4.22-CRE-vip-GFP,共转染到HEK293细胞,筛选得到稳定转染细胞株CG-HEK293,经GLP-1刺激后,确定GFP的最佳表达时间为8 h,经过不同浓度的GLP-1刺激后,能够剂量依赖性地激活GFP的表达。结论构建了靶向GLP-1R的高通量筛选模型,该模型能够直观、稳定、高通量的筛选靶向GLP-1R的小分子或者GLP-1类似物,为长效的GLP-1类似物的研究和开发奠定了基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
筛选模型论文参考文献
[1].侯亚妮,王辉,刘荣利.PPAR受体色谱模型的构建及在小分子肽筛选中的应用研究[J].当代化工.2019
[2].高华山,佟伟霜,范卫卫,张科,白现广.GLP-1R激动剂的细胞筛选模型的建立[J].沈阳药科大学学报.2019
[3].刘纯,朱松波,周大勇,尚尔宁.Caprini与Autar血栓风险评估模型在血管外科筛选静脉血栓栓塞症病人中的意义[J].安徽医药.2019
[4].顾倩倩,刘翠,方伟彬,刘培庆,李民.一种靶向于生长抑素受体2的药物筛选模型的建立与应用[J].中国药理学通报.2019
[5].王宏,周建辉,曹雪莹,黄静,蔡广研.腹膜透析相关腹膜炎危险因素研究的统计模型筛选[J].中华肾病研究电子杂志.2019
[6].杨健兵.基于云模型的船舶系统制造商筛选[J].舰船科学技术.2019
[7].宋华鲁,闫银发,宋占华,孙君亮,李玉道.利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型[J].农业工程学报.2019
[8].纳仁花,梁泽忠.一类具有筛选的HIV/AIDS传染病模型全局稳定性[J].兰州工业学院学报.2019
[9].薛妮娜,季鸣,张明祎,刘羿晨,陈晓光.IL-17信号通路抑制剂细胞筛选模型的优化及应用[J].药学学报.2019
[10].王明晋,伏蓉,姜慧敏,金晶,陈晓光.STING激动剂细胞筛选模型的建立和应用[J].药学学报.2019
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