药物分析信息学及基于大数据技术的药物分析

1、基于药物分析信息学和大数据技术的药物分析，大数据时代：背景、计算、存储资源的容量、速度、智能化的快速增长和价格的急剧下降，事物的互联网、移动互联网、云计算等技术的迅速发展和大规模应用，使数据杨怡爆炸式增长。特性、数据容量、数据生成速度和数据多样性高、制药行业数据持续积累，以及生命科学和健康领域数据的蓬勃发展！大数据技术：定义，新一代新数据科学领域的技术体系结构或模式，数据量，类型复杂性，需要即时处理和细化的各种数据，新的数据识别、收集、存储、处理、分析和可视化技术，数据价值提取，从数据到自然界和人类社会的大数据技术，数据的识别、收集，药物分析信息学研究对象：药物复杂体系方法：化学计量学和统计，

2、分析机构提供的信息转换、分析、发掘，分类目的：对复杂体系进行定性定量分析，化学计量学：化学计量学生产：1974年，美国brkowalski美国，化学计量学：化学计量学基本内容，目录，最新应用程序，智能分析仪器，信息分析和挖掘，快速、简单、经济的频谱分析(一维数据)，每个检测波长(或波数)，频谱分析(一维数据)，以及也用于某些系统的分析，包括未知干扰组，因为只需要被测试组的纯色谱峰和校正谱中的浓度。光谱分析(一维数据)，数学修正方法数学探针法，数学探针法通过复杂混合物体系的光谱“原位”数学修饰，创造“创造”背景干扰的最大吸收点，消除“创造”背景干扰的条件。具体原理是将数学探针(例如高斯函数等)添

3、加到在适当波长位置测量的混合系统的光谱中，自由地改变和动员可能的背景干扰，使指定位置的干扰达到最高。然后通过诱导消除干扰，求出要测试的组的含量。本课题组采用数学探针法测定了安娜特注射液中苯甲酸钠和咖啡因的含量，调查了数学探针的峰值、峰值、半峰宽度和结果的关系，确定了数学探针的参数值，并将该探针产生的“神话化合物”模拟添加到测量值中，使正在测试的组分的紫外光谱表示“吸收棒”。数学探针法可以通过“模拟”将“神话合物”(数学探针)添加到正在测试的系统中，直接定量“创造”干涉消除的条件，对复杂系统感兴趣的群体。“数学探针法”和化学信息修饰思想的提出为复杂系统的快速分析提供了新的方法。，结合色谱的优秀分

4、离特性和光谱灵敏度的定性功能，从色谱、光谱和光谱两个角度提供了与物质特性密切相关的大量信息。色谱分析(二维数据)对应于每个保留点的光谱，从每个检测波长获取色谱。这些数据也称为“二维”数据或矩阵数据。结合色谱的优秀分离特性和光谱灵敏度的定性功能，从色谱、光谱和光谱两个角度提供了与物质特性密切相关的大量信息。色谱分析(二维数据)对应于每个保留点的光谱，从每个检测波长获取色谱。这些数据也称为“二维”数据或矩阵数据。1。小波变换近红外光谱仪，小波变换近红外光谱仪、代谢组学：代谢组学是一门新学科，对任何生物或细胞在特定生理期间同时对所有低分子量代谢产物进行定性和定量分析。基于组指标分析，以高吞吐量检测和

5、数据处理为手段，以信息建模和系统集成为目标的系统生物学的一个领域。01，在代谢组学中的应用，nmr，lc-ms，gc-ms，获得的数据非常复杂，使用完整的稳健主成分分析(pca)进行数据处理，原始数据预处理，信息挖掘，降维，反映样本内部机制的脱离样本、hare :正交信号校正在正常成人血清、h nmr谱的代谢组分析中进行滤波噪声作用评价，使用osc滤波后，plsda可以完全区分不同性别的血清氢谱，其判别能力优于pca和simca。研究了正交信号校正(osc)在正常成人血清1 hnmr谱的代谢组分析78例中的噪声过滤作用。分别使用主成分分析、最小二乘判别分析(pls-da)和集群类的独立软模式(simca)，对氢谱进行模式识别分析。提出了基于单个最佳特性组合和bp神经网络的代斯物质组模式特征发现方法，并在尿液中找到与乳腺癌最相关的四个核作为输入变量，利用这四个核作为bp神经网络建立了乳腺癌诊断模型。应用于中药的伪鉴别，基于检验中的中药和化学药品混合的一维红外光谱，不需