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Analysis of very small particles can present problems. This paper describes the application of temperature programmed solid insertion probe mass spectrometry (TP-SIP-MS), scanning electron microscopy and SEM X-ray microanalysis to the identification of foreign particles present in an industrial product. The relative advantages and limitations of the techniques are discussed. It is shown that TP-SIP-MS is a powerful tool for such work and complements the use of more conventional microanalytical methods.  相似文献   
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There are a number of licensed databases that assign biological activities to druglike compounds. The MDL Drug Data Report (MDDR), compiled from the patent literature, is a popular example. It contains several hundred distinct activities, some of which are therapeutic areas (e.g., Antihypertensive) and some of which are related to specific enzymes or receptors (e.g., ACE inhibitor). There are several data mining applications where it would be useful to calculate a similarity between any two activities. Two distinct activity labels can have a significant similarity for a number of reasons: two activities can be nearly synonymous (e.g., CCK B antagonist vs Gastrin antagonist), one activity may be a subset of another (e.g., Dopamine (D2) agonist vs Dopamine agonist), or an activity can be the mechanism by which another activity works (e.g., ACE inhibitor vs Antihypertensive), etc. In an ideal world, similarities for two activities could be calculated simply by comparing the compounds they have in common, but in hand-curated databases such as the MDDR the assignment of activities to compounds are inevitably inconsistent and incomplete. We propose a number of methods of calculating activity-activity similarities that hopefully compensate for errors in hand-curation. Two of these, TIMI and trend vector, show promise. Soft clustering of the activities using a union of similarity methods shows a reasonable association of therapeutic areas with their mechanisms.  相似文献   
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