摘要：目的:通过实验研究基于小波变换的计算分光光度法的可行性。方法:以紫外分光光度法测定双嘧达莫(λ_(max)=292nm)含量为例,设计三组实验,分别加入与双嘧达莫紫外吸收光谱重叠的鞣酸(λ_(max)=276 nm)、盐酸普萘洛尔(λ_(max)=289 nm)和盐酸普罗帕酮(λ_(max)=305nm),对每组的紫外吸收光谱数据进行连续小波变换,共研究了34个小波,提取只与双嘧达莫含量有关的特征小波系数。结果:每组中都存在很多特征小波系数,用该组的特征小波系数建立的线性回归方程,都可以准确地预测该组样品中双嘧达莫的含量,相对误差均小于4%。结论:基于小波变换的计算分光光度法可以应用于吸收光谱重叠的分析体系。

摘要：应用分子相似性方法研究药物的反相色谱定量结构 色谱保留关系 (QSRR)。在全面考察药物的分子结构参数的基础上 ,采用分子相似性计算方法 ,将化合物结构信息变量转换为相似系数变量 ,并结合人工神经网络技术 ,对 16 2种药物进行反相色谱定量结构与色谱保留关系的研究。成功地应用分子相似性方法实现了对容量因子这一色谱保留参数的预测 ,建立了物理意义明确、预测能力较强的分子结构参数与反相色谱流动相溶剂强度和容量因子之间的定量关系模型 ,实验验证的结果也比较理想。检验集样本的文献实验值与预测值的相关系数为 0 996 ,剩余标准差为 0 2 44 (n =18) ;预示集样本的验证实验值与预测值的相关系数为 0 992 ,剩余标准差为 0 131(n =7) ,表明分子相似性方法可较满意地用于药物的反相色谱QSRR的研究。

摘要：目的:遗传神经网络用于药物液相色谱分离条件的优化。方法:使用均匀设计法同时考察了离子对试剂浓度、缓冲液浓度和甲醇的体积百分比等液相色谱分离条件对去痛片模拟样品中4种组分分离的影响,采用遗传神经网络方法建立了有效的分离条件预测模型。结果:对遗传神经网络模型所预测的最佳分离条件进行实验,获得了比较满意的分离结果。结论:遗传神经网络可有效地用于药物液相色谱分离条件的优化。

摘要：报道了药物气相色谱分析柱系统推荐专家系统 .该系统可提供文献报道的 GC分析方法及文献出处 ;判断样品能否直接采用 GC分析 ,推荐固定相、柱温、固定液用量范围、检测器、载气等 ,并能对所推荐的色谱初始条件进行优化 .对固定相 ,系统可分别从 3个通道给予推荐 ,且选择通道的优先顺序依次为特殊组分 (同系物 ,异构体 )、组分的 Kováts指数以及组分的结构和极性 .本文以 Turbo Prolog为程序设计语言 ,采用产生式规则和谓词逻辑的知识表达方式以及深度优先搜索的正向链推理控制策略 ,在 IBM PC机上编程实现了这一系统 .

摘要：本文采用柔性分子对接技术,将11个青蒿素类化合物对接到在不同分离度下测出转铁蛋白结构的活性腔内,研究其抗肿瘤机制,运用多种打分函数对结果进行打分。从对接结果可看出,转铁蛋白结构中键合铁的Asp-63、Tyr-188和His-249残基以及稳定键合位点的Arg-124和Lys-296残基与青蒿素小分子的距离小于0.5nm,活性大的化合物得分较高。对接后的模型解释了转铁蛋白的存在促使Fe2+与青蒿素作用、青蒿素不参与其他的代谢、增加青蒿素细胞毒性的机制,为设计、合成全新青蒿素类化合物打下了良好的基础。

摘要：使用模糊神经网络提取易于理解的“IF-THEN”模糊规则,并用于亚苄丙二腈类衍生物活性的预测,结果较好。

摘要：介绍了药物气相色谱分析专家系统的方法发展流程、总体逻辑结构及设计方案 ,并给出了 2个应用实例。该系统具有文献检索、分离模式判断、柱系统推荐、衍生化方法推荐、色谱条件和衍生化条件优化、样品预处理方法推荐、定性定量分析。

摘要：建立了一种新的用于记录和分析脑电信号计算机软硬件技术．首先通过模数转换技术（A／D）将脑电的膜拟信号转换为数字信号，数字仿号可直接存放于计算机硬盘，只要计算机硬盘允许可以长时间记录脑电信息，记录在计算机上的脑电信号可再进一步用于脑电效应分析，通过对用药后每秒脑电波数和脑电压的变化分析，采用12－30Hz之间每秒脑电波数或脑电压的变化可有效地反映受试者用药后的脑电效应变化情况，从而为进一步进行中枢神经系统药物的药学研究创造了条件．

摘要：介绍了药物气相色谱分析衍生化方法推荐专家系统。该系统可对分子量小于 5 0 0 ,且分子中含有- COOH、- COO-、- OH、- O-、- N H2 (包括 R- NH2 、- CONH2 、- SO2 NH2 )、 NH (包括 R1 NHR2 、- CON HR、-CONHSO2 -、- SO2 NHR、R1 NHCONH R2 )、 N-、R4N(+)、 C=、- CHO、- SH、- SO3H、- SO3- 等官能团的药物实现衍生化方法推荐 ;并能自动调用柱系统推荐子系统 ,推荐适合于衍生物的柱系统。作者以 Turbo Prolog为程序设计语言 ,采用产生式规则和谓词逻辑的知识表达方式以及深度优先搜索的正向链推理控制策略 ,在

摘要：设计了一种三层的人工神经网络用于特征的提取 ,然后用于人工牛黄和天然牛黄的鉴别 ,结果较好。