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31.
基于人工免疫网络的药代动力学参数优化方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于人工免疫网络优化药代动力学参数的PKAIN算法.新增的分组并发单纯形变异用以提高人工免疫网络的局部搜索能力.通过PKAIN人工免疫网络中网络细胞的进化得到给定药代动力学模型的一组优化参数.应用Laplace变换求解瑞芬太尼(remifentanil)及其代谢产物瑞芬太尼酸的联合代谢动力学模型的微分方程组,通过PKAIN算法优化导出房室模型参数A·D2实验表明,对伴有轻度肾损伤病人可以应用二室模型描述瑞芬太尼酸的药代动力学特征. 相似文献
32.
以6-羟基-7-甲氧基喹唑啉-4-酮(1)为起始原料,在离子液体催化下与N-(3-氯丙基)吗啉(2)醚化,然后经氯代再与3-氯-4-氟苯胺进行亲核取代反应,得到目标产物吉非替尼,三步反应总收率为68.7%。通过改变反应物配比、离子液体用量和反应温度,得到了关键中间体3的优化制备工艺条件:n(1)∶n(2)=1.0∶1.2;离子液体四氟硼酸1-甲基-4-丁基咪唑鎓用量为原料1的质量的5%;95℃下反应5h。在此条件下,醚化收率约93.6%。该路线具有反应条件温和、分离简单、路线短和总收率较高的特点,为吉非替尼的工业化生产提供了实验依据。 相似文献
33.
该文建立了基于表面增强拉曼光谱(SERS)技术检测水和尿液中舒芬太尼的方法。首先制备了银溶胶SERS基底并进行表征。随后通过理论计算和实验对比,对舒芬太尼的拉曼特征峰进行了归属。通过探索最佳实验条件,确定了促凝剂及其浓度。对水和人工尿液中的舒芬太尼进行了SERS检测,检出限分别为0.09μg/mL和1.55μg/mL。水和尿液中舒芬太尼的特征峰(1 004 cm~(-1))强度与舒芬太尼质量浓度在一定范围内呈线性关系,相关系数(r~2)分别为0.979和0.968。水和尿液中舒芬太尼的回收率分别为96.3%~107%和95.8%~106%,相对标准偏差分别为4.2%~4.7%和3.3%~5.2%。该方法具有快速、准确、无损、操作简便等优点,为水和尿液中舒芬太尼的快速检测打下了良好的基础。 相似文献
34.
35.
建立了血浆中尼可地尔浓度的PEEK管内聚合物整体柱同相微萃取与高效液相色谱在线联用检测方法.聚(甲基丙烯酸-乙二醇二甲基丙烯酸酯)整体柱材料为萃取介质.实验优化了影响萃取效率的参数,包括萃取流速、萃取体积、样品基底pH值等.血浆样品用磷酸盐溶液稀释后便可直接进行萃取分析.血浆中尼可地尔的检出限为1 ng/g,在6-120 ng/s的含量范围内具有良好的线性关系,相关系数r大于0.999.日内、日问的萃取分析相对标准偏差小于9%,加标回收率高于85%. 相似文献
36.
37.
二氟尼柳/水滑石插层组装结构、氢键及水合特性的分子动力学模拟 总被引:2,自引:1,他引:1
采用分子动力学方法模拟二氟尼柳插层水滑石(DIF/LDHs)的超分子结构, 研究复合材料主客体间形成的氢键以及水合膨胀特性.结果表明, 当水分子总数与DIF分子总数之比Nw≤3时, 层间距dc保持基本恒定, 约1.80 nm; 当Nw≥4时, 层间距逐渐增大, 且符合dc=1.2611Nw+13.63线性方程. 随着水分子个数增加, 水合能驻UH逐渐增大. 当Nw≤16时, 由于⊿UH<-41.84 kJ·mol-1, LDHs-DIF可以持续吸收水, 从而使材料层间距不断膨胀. 但当Nw≥24时, ⊿UH>-41.84 kJ·mol-1, 此时LDHs-DIF层间不能再进一步水合, 因此LDHs-DIF在水环境中膨胀具有一定的限度. 水滑石层间存在复杂的氢键网络. DIF/LDHs水合过程中, 水分子首先同步与层板和阴离子构成氢键; 当阴离子趋于饱和后, 水分子继续与层板形成氢键, 并逐步发生L-W型氢键取代L-A型氢键, 驱使阴离子向层间中央移动, 与层板发生隔离; 最后水分子在水滑石羟基表面形成有序结构化水层. 相似文献
38.
39.
40.
吉非替尼是第一个被批准上市用于治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的药物.该文采用5种密度泛函理论(DFT)方法B3LYP,BHandHLYP,M06-2X,CAM-B3LYP和LC-wPBE在6-311++G**水平上对吉非替尼分子的红外、紫外可见光谱及核磁共振谱进行了计算,并通过比较计算值和实验值得到最佳的计算条件.研究结果表明,CAM-B3LYP和M06-2X是最佳的用于描述吉非替尼分子红外光谱的方法;B3LYP//GIAO(Gauge-Including Atomic Orbital)方法预测得到的吉非替尼在(CH3)2SO中的1H NMR与实验值最为接近,用于预测13C NMR的最佳方法是B3LYP//CSGT(Circularty Sgmmetrical Gabor Transform). 相似文献