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理论免疫学研究进展
理论免疫学用数学的方法来研究和解决免疫学问题,以及对免疫学相关的数学方法进行理论研究的一门科学.随着高通量方法和基因组数据的出现,理论免疫学从受体交联和免疫原理、Jerne的相互作用网络和自我选择等经典建模方法开始向信息学、空间扩展模型、免疫遗传学和免疫信息学、进化免疫学、分子生物信息学和表遗传学、高通量研究方法和免疫组学等方面转变.
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分子影像——多学科交叉、渗透、相互促进和协调发展的结晶
分子影像学是分子生物学和活体影像学相结合产生的新型学科,是在不干扰机体的情况下对细胞功能及生物学行为进行图像的可视化研究[1].从Weissleder等[2]正式确立其概念以来,分子影像学强调活体、亚细胞水平对完整器官进行生物代谢过程的研究,其发展是工业、物理、化学、数学、计算机、生物化学、细胞生物学、分子生物学、免疫学、基础医学和临床医学、生物数学、生物信息学和影像学之间交叉渗透、相结合的产物,是各学科协调发展的结晶.
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TOPSIS法的改进与比较研究
综合评价方法又称为多变量综合评价方法、多指标综合评估技术.综合评价不同于多个指标分析的简单相加,而是在掌握有关历史资料的基础上,将各种有关因素的信息集中,依据其内在联系进行适当加工提炼,用数理统计方法或生物数学方法制订出恰当的评价模型,以谋求对评价对象的类别或优劣等级进行较为客观的判断[1].
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《上海医学影像》杂志“临床前分子影像”专栏序言
值此美好的仲秋季节,我们非常荣幸地向广大读者介绍《上海医学影像》杂志新增设的“临床前分子影像(preclinical molecular imaging)专栏”.分子影像( molecular imaging)是一门在活体中显示组织、细胞和亚细胞水平特定分子的影像学,包括分子影像探针、成像技术和其在生物医学中的应用三个重要研究方向,涉及分子细胞生物学、化学、医学、药物学、医学物理学、生物数学、信息学等众多学科,已在国内外催生新一轮的科技竞赛,并成为为热门的重点研究领域.
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HBV病毒动力学模型研究现状
在生物学假设的基础上,用数学模型模拟复杂的生物学现象已经成为医学领域中一个常用的方法.在病毒感染性疾病中,也常常用数学模型来模拟体内病毒感染的过程和转归.病毒动力学就是通过研究治疗引起的血液中病毒水平的变化(动力学)来推测器官中的病毒在哪里、何时以及怎样产生和清除的.病毒动力学模型则是联合应用分子生物学和生物数学的方法,根据抗病毒治疗期间病毒载量的变化模拟病毒衰减的过程建立的数学模型[1].通过对病毒动力学模型的分析,能够从数学理论的角度模拟乙肝病毒在人体内感染、复制、清除的过程、预测药物的长期疗效、优化治疗方案、降低成本和减少药物的副作用.
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临床治疗的疗效与危险性关系评价的数学方程
目的:在生物和化学药物治疗效果提高的同时,对人体的毒性也有可能同时增大.本研究提出了更好的监测和反馈新方法.方法:本文提出用数学手段来评价和检测治疗中的疗效与危险性的关系包括4个数学方程和医学环境.结果:四个方程来源于三类数学体系(统计,量效关系和极值),它们能有效的帮助我们评价药物等的临床作用和毒性情况.结论:本文阐述的方程中各参数的范围和特点是未来临床上可行的途径和研究方向.
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21世纪高等医学教育中数学课程内容改革初探
在医药学的研究工作中,阐明其中存在的数量规律是极其重要的.随着科学技术的发展,数学方法在医药学和生物学中的应用日益广泛和深入,正处在从宏观走向微观,从定性描述走向定量计算,从整体水平向细胞水平和分子水平发展的过程中,正处在从经典向现代化变革的重要时期.在现代科学研究中,生物学和医学研究正在飞速发展,其中一个显著的特点是:很多实验指标已由定性化发展到定量化.因此,生物数学已成为具有开拓性的带头学科之一,并由此逐渐派生出生物医学工程学、数量遗传学、药代动力学、计量诊断学、计量治疗学、定量生理学等边缘学科.预防医学、基础医学和临床医学等传统学科也都在试图建立数学模式和运用数学理论方法来探索出其数量规律.