1）构建了细胞坏死与细胞凋亡两种细胞毒性动力学模型，以带约束的非线性优化算法，估算出该动力学模型参数。并利用扩展卡尔曼滤波算法，实时估计有毒物质作用于靶细胞的浓度，提前了风险预警时间。2）给出了三种评估细胞毒性大学的评估方法，及其"剂量-反应"模型，并与美国RC数据库中的体内急性毒性值做相关性分析，为高通量毒性评估提供了一种有效策略。

更多科学出版社服务，请扫码获取。

目录
前言
第1章 细胞电阻抗传感技术概述 1
1.1 细胞电阻抗传感技术背景 2
1.1.1 细胞电阻抗传感技术简介 2
1.1.2 细胞电阻抗传感技术的意义 5
1.1.3 细胞电阻抗传感技术发展历程 5
1.2 基于细胞电阻抗传感技术的典型仪器 7
1.2.1 ECIS细胞动态分析仪 7
1.2.2 Bionas 1500/2500细胞代谢监测仪 10
1.2.3 CellKey细胞介电谱分析系统 11
1.2.4 Cellasys细胞代谢监测仪 12
1.2.5 RTCA实时细胞分析仪 13
1.3 细胞电阻抗传感技术的应用 15
1.3.1 心肌细胞功能检测 15
1.3.2 细胞黏附和伸展 16
1.3.3 细胞共培养 18
1.3.4 细胞迁移和浸润 18
1.3.5 细胞毒性检测 19
1.4 RTCA细胞毒性数据的预处理 21
参考文献 26
第2章 细胞毒性动力学模型参数估计方法 30
2.1 引言 30
2.2 细胞毒性动力学模型描述 31
2.3 算法原理及步骤 32
2.4 算法验证及结果 34
2.5 细胞毒性动力学模型应用 41
2.6 本章小结 44
参考文献 44
第3章 基于细胞毒性动态响应曲线的体外细胞毒性评价方法 46
3.1 引言 46
3.2 LC50/GI50算法及步骤 47
3.3 AUC50算法及步骤 53
3.4 KC50算法及步骤 60
3.5 RC预测模型的对比分析 66
3.6 结果与讨论 72
参考文献 75
第4章 基于细胞毒性动态响应曲线的化学物质MoA分类方法 79
4.1 引言 79
4.2 TCRC数据预处理 82
4.3 算法原理及步骤 86
4.3.1 主成分分析 87
4.3.2 函数型数据分析 91
4.3.3 层次聚类算法 97
4.4 算法验证及结果 98
4.5 结果与讨论 101
参考文献 102
第5章 细胞毒性动态响应数据的可靠性分析方法 106
5.1 引言 106
5.2 边缘效应检测与筛选方法 108
5.2.1 问题描述 108
5.2.2 算法原理及步骤 108
5.2.3 算法验证及结果 115
5.3 RTCA实验数据重复性评估方法 128
5.3.1 算法原理及步骤 128
5.3.2 算法验证及结果 132
5.4 本章小结 140
参考文献 140
第6章 基于细胞毒性动态响应曲线的诱变细胞数目预测模型估计 143
6.1 引言 143
6.2 诱变细胞数目预测模型估计方法 144
6.3 诱变细胞数目预测模型分析 149
6.4 本章小结 150
参考文献 150
附录 152