RU2004136317A - Метаболическое фенотипирование - Google Patents
Метаболическое фенотипирование Download PDFInfo
- Publication number
- RU2004136317A RU2004136317A RU2004136317/15A RU2004136317A RU2004136317A RU 2004136317 A RU2004136317 A RU 2004136317A RU 2004136317/15 A RU2004136317/15 A RU 2004136317/15A RU 2004136317 A RU2004136317 A RU 2004136317A RU 2004136317 A RU2004136317 A RU 2004136317A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- dosing
- individual
- data
- dosed
- substance
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/5005—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells
- G01N33/5008—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics
- G01N33/502—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics for testing non-proliferative effects
- G01N33/5038—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving human or animal cells for testing or evaluating the effect of chemical or biological compounds, e.g. drugs, cosmetics for testing non-proliferative effects involving detection of metabolites per se
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tropical Medicine & Parasitology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
- Saccharide Compounds (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Claims (58)
1. Способ генерирования моделей, с помощью которых характеризуют выбранные аспекты метаболического фенотипа особей без дозирования исследуемого вещества этим особям, или с помощью которых предсказывают, без дозирования, реакции особей после дозирования, где эти реакции зависят от метаболического фенотипа, причем способ содержит этапы, на которых получают данные до дозирования, относящиеся к множеству особей до дозирования дозируемого вещества; получают данные после дозирования, относящиеся к множеству особей после дозирования им дозируемого вещества; и получают корреляцию вариации данных до дозирования среди особей с вариацией данных после дозирования среди особей и создают предикативную модель до дозирования - после дозирования на основе наблюдаемой корреляции.
2. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования получают из образцов, которые представляют собой биологические жидкости, такие как моча, кровь, плазма крови, сыворотка крови, слюна, пот, слезы, выдох или конденсат выдоха.
3. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования получают из образцов, которые представляют собой растительные ткани, растительные жидкости или гомогенаты, экстракты растений или экссудаты растений, включая, например, эфирные масла.
4. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования получают из образцов, которые представляют собой ткани человека или животных, ткани или масла рыб, экстракты тканей, экстракты культур тканей, супернатанты клеточных культур или экстракты микробного происхождения.
5. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования содержат данные, относящиеся к химической композиции или физическим параметрам.
6. Способ по п.1, в котором образцы или особей до и/или после дозирования обрабатывают перед анализом (например, обрабатывают одним или несколькими химическими реагентами с тем, чтобы получить производное (производные) одного или нескольких существующих веществ) с тем, чтобы улучшить получение данных или улучшить стабильность образца.
7. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования получают из композитных данных, полученных с помощью спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и/или любых других методик химического анализа, таких как масс-спектрометрия (МС), инфракрасная (ИК) спектроскопия, газовая хроматография (ГХ) и высокоэффективная жидкостная хроматография (ВЭЖХ) или путем использования объединенной комбинации таких методик, например, ГХ-МС, или указанные данные являются такими композиционными данными.
8. Способ по п.1, в котором данные до и/или после дозирования представляют собой физические данные или данные, полученные из них.
9. Способ по п.1, в котором путем дозирования соответствующих веществ создают модель фенотипирования для каждого из множества биохимических преобразований.
10. Способ по любому из пп.1-8, в котором путем дозирования соответствующих веществ строят модель предсказания реакции для каждого из множества дозируемых веществ.
11. Способ по п.1, в котором исходное множество данных до дозирования расширяют перед распознаванием образов путем получения отношений и/или других комбинаций существующих переменных.
12. Способ по п.1, в котором к группе особей, которым дозируют любое конкретное вещество, применяют способ распознавания образов для идентификации образов вариабельного метаболизма дозируемого вещества или вариабельных реакций на дозируемое вещество.
13. Способ по п.1, в котором к группе особей, которым дозируют какое-либо конкретное вещество, применяют неуправляемый способ распознавания образов для идентификации вариации данных до дозирования, которая коррелирует с вариацией данных после дозирования, представляющей интерес.
14. Способ по п.1, в котором к группе особей, которым дозируют какое-либо конкретное вещество, применяют управляемый способ распознавания образов для идентификации вариации данных до дозирования, которая коррелирует с вариацией данных после дозирования, представляющей интерес.
15. Способ по п.1, в котором к группе особей, которым дозируют какое-либо конкретное вещество, применяют способ фильтрации данных, такой как ортогональная коррекция сигнала (OSC), для устранения вариации данных до дозирования, которая не коррелирует с вариацией данных после дозирования, представляющей интерес.
16. Способ по п.1, который применяют для идентификации биологических маркеров или комбинаций биологических маркеров, которые обеспечивают информацией о метаболическом фенотипе или который может быть использован для предсказания реакции на дозирование.
17. Способ определения выбранных аспектов метаболического фенотипа особи, причем способ содержит этапы, на которых анализируют данные, относящиеся к особи без дозирования по отношению к модели, описывающей корреляцию данных до дозирования и после дозирования, относящихся к множеству особей, которым дозируют конкретное вещество, которое вызывает биохимическое преобразование или путь метаболизма, представляющий интерес; создают, в соответствии с установленными заранее критериями модели, количественную меру или классификацию, описывающие метаболический фенотип особи без дозирования.
18. Способ по п.17, в котором данные, относящиеся к особи без дозирования, получают из биологической жидкости, такой как моча, кровь, плазма крови, сыворотка крови, слюна, пот, слезы, выдох или конденсат выдоха, или из растительных тканей, жидкости растений или гомогената растений, экстракта растений или экссудата растений, включая, например, эфирное масло, или из ткани человека или животных, ткани или масла рыб, или из экстракта тканей, экстракта культуры тканей, супернатанта клеточных культур, или экстракта клеточных культур или образца микробного происхождения или из любого из указанных выше типов образцов после обработки с целью улучшения получения данных или стабильности образца.
19. Способ по п.17 или п.18, дополнительно содержащий создание характерных композитных и/или физических данных, относящихся к особи, с использованием спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и/или любых других методов, или путем использования любой комбинации методов.
20. Способ фенотипирования по п.18, когда он применяется с целью получения оценки риска, связанного с влиянием метаболического фенотипа, и/или с целью определения применения специальных режимов мониторинга здоровья, и/или с целью определения применения предупредительного/профилактического лечения, и/или с целью характеризации риска для целей страхования, и/или с целью выбора особей для любой другой цели, например, для скрещивания.
21. Способ предсказания реакции особи на дозируемое вещество, причем способ содержит этапы, на которых анализируют данные, относящиеся к особи, без дозирования, по отношению к модели, характеризующей корреляцию данных до дозирования и после дозирования, относящихся к множеству особей, которым дозируют конкретное дозируемое вещество; и создают в соответствии с установленными заранее критериями модель количественного предсказания или предсказания класса для ожидаемой реакции особи без дозирования, если ей будет дозировано дозируемое вещество.
22. Способ по п.21, в котором в соответствии с установленными заранее критериями может быть предсказана максимальная или минимальная доза вещества, которую следует принять особи.
23. Способ по п.21 или 22, в котором в соответствии с установленными заранее критериями может быть предсказано количество дозируемого вещества, которое следует принять особи.
24. Способ по п.21, в котором в соответствии с установленными заранее критериями может быть предсказана частота, с которой следует дозировать вещество особи.
25. Способ по п.21, в котором в соответствии с установленными заранее критериями может быть предсказано количество доз вещества, которое следует принять особи.
26. Способ по п.21, в котором в соответствии с установленными заранее критериями может быть выбран соответствующий препарат с управляемым высвобождением для особи.
27. Способ по п.21, в котором данные, относящиеся к особи без дозирования, получают из биологической жидкости, такой как моча, кровь, плазма крови, сыворотка крови, слюна, пот, слезы, выдох или конденсат выдоха, или из растительной ткани, растительной жидкости или гомогената растений, экстракта растений или экссудата растений, включая, например, эфирное масло, или из ткани человека или животных, ткани или масла рыб, или из экстракта тканей, экстракта культуры тканей, супернатанта клеточных культур, или экстракта клеточных культур или образца микробного происхождения или из любого из указанных выше типов образцов после обработки для улучшения получения данных или стабильности образца.
28. Способ по п.21, дополнительно включающий в себя создание характерных композитных и/или физических данных, относящихся к особи, с использованием спектроскопии ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и/или любых других способов, или путем использования любой комбинации способов.
29. Способ определения выбранных аспектов метаболического фенотипа особи или предсказания реакции особи на дозируемое вещество, способ, содержащий анализ данных, относящихся к особи без дозирования по отношению к одному или нескольким биологическим маркерам, которые определены ранее, как описано в п.16.
30. Способ по п.29, в котором биологический маркер взаимодействует (биологические маркеры взаимодействуют) с одним или несколькими добавленными реагентами, с получением видимого изменения, такого как изменение цвета.
31. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, который применяют для выбора группы фенотипически гомогенных или сходных особей для лабораторного эксперимента или клинического исследования, или для любой другой цели.
32. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для рационализации биологической вариации экспериментальных данных на основе анализа до дозирования биологических жидкостей или тканей, где такая вариация вызвана фенотипической гетерогенностью.
33. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором данные основаны на физических и/или химических измерениях, которые берут от особи как целого.
34. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором данные после дозирования описывают изменение по сравнению с состоянием до дозирования, например, понижение давления крови у человека, которого лечат лекарственным средством, понижающим давление крови.
35. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором могут быть идентифицированы исследуемые данные, которые не попадают в пределы конкретной модели и/или способа.
36. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором особь представляет собой животное, в частности, млекопитающее, такое как человек, мышь, крыса, свинья, корова, бык, овца, лошадь, собака или кролик, или любое домашнее животное или любое животное, такое как скаковая лошадь, используемая для целей спорта или для скрещивания.
37. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором особь представляет собой растение, рыбу или любой другой водный организм.
38. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором особь представляет собой биологическую ткань, культуру ткани, культуру клеток или микробную культуру.
39. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором данные получают из образца, который является репрезентативным, или может считаться репрезентативным, для группы особей, которых рассматривают как единую особь.
40. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, в котором дозируемое вещество представляет собой любое вещество или смесь, или препарат веществ, включая, в частности, фармацевтические или медицинские вещества, или вещества, находящиеся в процессе исследования или в разработке, которые потенциально могут стать фармацевтическими или медицинскими веществами, а также включающий в себя, например, токсины, пестициды, гербициды, пищевые или кормовые вещества, пищевые или кормовые добавки и текучие среды любого вида, включая жидкости, газы, пары и дым, например, табачный дым.
41. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29, с помощью которого дозируемое вещество, активно или пассивно, дозируют в любую матрицу или среду, посредством любых средств или способов, включая, например, путем инъекции, путем приема пищи, путем питья, путем ингаляции или путем курения, в течение некоторого периода времени, включая время жизни особи или любую указанную его часть, причем такое дозирование должно включать в себя такое, которое происходит в результате соприкосновения с окружающей средой или загрязнением, или медицинских, зубоврачебных, ветеринарных или хирургических процедур.
42. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для идентификации ацетиляторного фенотипа особи без дозирования этой особи исследуемого вещества.
43. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для предсказания реакции особи на дозирование вещества, где такая реакция зависит от ацетиляторного фенотипа.
44. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для предсказания восприимчивости особи к токсичности, индуцированной изониазидом.
45. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для предсказания восприимчивости особи к токсичности, индуцированной галактозамином.
46. Способ по любому из пп.1-9, 11-17, 21 и 29 для предсказания восприимчивости особи к токсичности, индуцированной парацетамолом.
47. Устройство для создания модели по любому из пп.1-15.
48. Устройство для предсказания реакции и/или для метаболического фенотипирования, причем устройство содержит одну или несколько моделей, причем каждая модель моделирует корреляцию данных до дозирования и после дозирования, относящихся к множеству особей, которым дозируют конкретное дозируемое вещество; процессор для анализа данных, относящихся к особи без дозирования, по отношению, по меньшей мере, к одной из моделей и, тем самым, определение одного или нескольких аспектов метаболического фенотипа особи без дозирования или предсказание ее реакций на дозирование в соответствии с используемой моделью (моделями).
49. Устройство по п.48, причем устройство дополнительно настроено для создания одной или нескольких моделей по любому из пп.1-15.
50. Устройство по любому из пп.47-49, дополнительно содержащее один или несколько аналитических инструментов или устройств для осуществления физического и/или химического анализа, такого как ЯМР спектроскопия, масс-спектрометрия, инфракрасная спектроскопия или высокоэффективная жидкостная хроматография.
51. Устройство для идентификации одного или нескольких биологических маркеров по п.16.
52. Устройство по любому из предшествующих пунктов для предсказания реакции или метаболического фенотипирования, которое основано на использовании одного или нескольких биологических маркеров, которые ранее определены, как описано в п.16 и/или п.51.
53. Устройство для метаболического фенотипирования или для предсказания реакции (реакций) особи на дозирование, причем устройство содержит исследуемый участок для приема образца от исследуемой особи, причем упомянутый исследуемый участок содержит один или несколько реагентов, которые могут химически взаимодействовать с одним или несколькими биологическими маркерами по п.16 и/или 51 в образце для продуцирования изменения видимого внешнего вида исследуемого участка, и полученный в результате внешний вид исследуемого участка является характеристикой метаболического фенотипа или предсказанием реакции (реакций) на дозирование.
54. Устройство для осуществления любого из способов по пп.21-26, в котором может быть идентифицирован соответствующий режим дозирования для особи.
55. Устройство по любому из пп.47-49 и 51-54 которое основано на использовании антител, получаемых против конкретных биологических маркеров.
56. Устройство по любому из п.55, в котором выбранные биологические маркеры детектируют и/или количественно определяют посредством реакций, катализируемых ферментами, с использованием, например, ферментов, иммобилизованных на твердой подложке.
57. Устройство, содержащее одну или несколько моделей, созданных с помощью способа по любому из пп.1-15,
58. Устройство по любому из п.55, которое дополнительно выполнено с возможностью идентификации исследуемых данных, которые не попадают в пределы конкретной модели.
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| GB0213786.7 | 2002-06-14 | ||
| GB0213786A GB0213786D0 (en) | 2002-06-14 | 2002-06-14 | Metabolic phenotyping |
| GB0213895A GB0213895D0 (en) | 2002-06-17 | 2002-06-17 | Metabolic phenotyping |
| GB0213895.6 | 2002-06-17 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2004136317A true RU2004136317A (ru) | 2006-01-27 |
Family
ID=29738094
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004136317/15A RU2004136317A (ru) | 2002-06-14 | 2003-06-16 | Метаболическое фенотипирование |
Country Status (15)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US20050074745A1 (ru) |
| EP (1) | EP1540560B1 (ru) |
| JP (1) | JP4829496B2 (ru) |
| KR (1) | KR20050012281A (ru) |
| AT (1) | ATE502343T1 (ru) |
| AU (1) | AU2003232406A1 (ru) |
| CA (1) | CA2487836C (ru) |
| DE (1) | DE60336403D1 (ru) |
| HK (1) | HK1080167A1 (ru) |
| HR (1) | HRP20041174A2 (ru) |
| IL (1) | IL165329A0 (ru) |
| IN (1) | IN2004DN03762A (ru) |
| NO (1) | NO20045111L (ru) |
| RU (1) | RU2004136317A (ru) |
| WO (1) | WO2003107270A2 (ru) |
Families Citing this family (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7901873B2 (en) * | 2001-04-23 | 2011-03-08 | Tcp Innovations Limited | Methods for the diagnosis and treatment of bone disorders |
| US20050037515A1 (en) * | 2001-04-23 | 2005-02-17 | Nicholson Jeremy Kirk | Methods for analysis of spectral data and their applications osteoporosis |
| IL160324A0 (en) * | 2001-08-13 | 2004-07-25 | Beyond Genomics Inc | Method and system for profiling biological systems |
| ATE502343T1 (de) | 2002-06-14 | 2011-04-15 | Pfizer | Metabolische phänotypisierung |
| JP2007502992A (ja) * | 2003-08-20 | 2007-02-15 | ビージー メディシン, インコーポレイテッド | 生物システムのプロファイリングのための方法およびシステム |
| WO2007050940A2 (en) * | 2005-10-27 | 2007-05-03 | Brandon Horn | Method for determining metabolic type |
| US7899625B2 (en) * | 2006-07-27 | 2011-03-01 | International Business Machines Corporation | Method and system for robust classification strategy for cancer detection from mass spectrometry data |
| CA2666339A1 (en) * | 2006-10-13 | 2008-05-29 | Metabolon, Inc. | Biomarkers related to metabolic age and methods using the same |
| US20080286774A1 (en) * | 2007-05-16 | 2008-11-20 | The Regents Of The University Of California | Real-time individualized therapy evaluation |
| US20100273203A1 (en) * | 2009-04-23 | 2010-10-28 | Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Methods and compositions for detecting metabolites |
| US8660823B2 (en) * | 2009-04-26 | 2014-02-25 | Lester F. Ludwig | Nonlinear and lie algebra structural analysis system for enzyme cascades, metabolic signal transduction, signaling pathways, catalytic chemical reaction networks, and immunology |
| GB0912744D0 (en) | 2009-07-22 | 2009-08-26 | Imp Innovations Ltd | Methods and uses |
| GB0912685D0 (en) | 2009-07-22 | 2009-08-26 | Imp Innovations Ltd | Methods |
| US8410064B2 (en) * | 2009-08-24 | 2013-04-02 | The Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Classical cannabinoid metabolites and methods of use thereof |
| US8883218B2 (en) * | 2010-03-26 | 2014-11-11 | The Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Anti-cancer nanoparticle compositions and methods of use |
| GB201012297D0 (en) * | 2010-07-22 | 2010-09-08 | Ge Healthcare Uk Ltd | A system and method for automated biological cell assay data analysis |
| US10161928B2 (en) * | 2010-07-26 | 2018-12-25 | Wellmetris, Llc | Wellness panel |
| US9095598B2 (en) | 2010-12-28 | 2015-08-04 | The Board Of Trustees Of The University Of Arkansas | Stilbenoid derivatives and their uses |
| US9535144B2 (en) | 2012-06-01 | 2017-01-03 | Liposcience, Inc. | NMR quantification of TMAO |
| US9361429B2 (en) | 2012-06-08 | 2016-06-07 | Liposcience, Inc. | Multi-parameter diabetes risk evaluations |
| US9928345B2 (en) | 2012-06-08 | 2018-03-27 | Liposciences, Inc. | Multiple-marker risk parameters predictive of conversion to diabetes |
| US9470771B2 (en) | 2012-06-08 | 2016-10-18 | Liposcience, Inc. | NMR measurements of NMR biomarker GlycA |
| RU2533846C1 (ru) * | 2013-05-13 | 2014-11-20 | Сергей Леонидович Устьянцев | Способ определения энтропии в организме человека или животного |
| CN104215623B (zh) * | 2013-05-31 | 2018-09-25 | 欧普图斯(苏州)光学纳米科技有限公司 | 面向多行业检测的激光拉曼光谱智能化辨识方法及系统 |
| US9519823B2 (en) * | 2013-10-04 | 2016-12-13 | The University Of Manchester | Biomarker method |
| US9953417B2 (en) | 2013-10-04 | 2018-04-24 | The University Of Manchester | Biomarker method |
| CN107764848A (zh) * | 2016-08-18 | 2018-03-06 | 中国科学院烟台海岸带研究所 | 一种基于代谢组学评价石斑鱼饲料利用的方法 |
| CN108717876B (zh) * | 2018-05-11 | 2022-05-20 | 大连诺道认知医学技术有限公司 | 一种基于指定药物构建给药数据库的方法及装置 |
| CN108766587B (zh) * | 2018-05-11 | 2022-05-03 | 北京诺道认知医学科技有限公司 | 一种基于指定药物构建给药数据库的方法及装置 |
| CN108445112B (zh) * | 2018-05-29 | 2021-03-16 | 云南中烟工业有限责任公司 | 一种烟叶烟气中4-(n-甲基-n-亚硝胺)-1-(3-吡啶基)-丁酮的检测方法 |
| US11366102B2 (en) * | 2018-10-15 | 2022-06-21 | Olaris, Inc. | Spectographic metabolite-signature for identifying a subject's susceptibility to drugs |
| US12136284B2 (en) | 2019-10-10 | 2024-11-05 | Georgia Tech Research Corporation | Label-free hematology and pathology analysis using deep-ultraviolet microscopy |
| ES2955072T3 (es) * | 2019-10-17 | 2023-11-28 | Evonik Operations Gmbh | Método de predicción de un valor de propiedad de un material usando análisis de componentes principales |
| CN120359409A (zh) * | 2022-08-31 | 2025-07-22 | 美国控股实验室公司 | 通过nmr波谱法测量柠檬酸根和肌酐水平的方法和系统 |
| WO2025028546A1 (ja) * | 2023-08-01 | 2025-02-06 | 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 | 電磁波散乱スペクトルによる細胞判別方法および装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6658396B1 (en) * | 1999-11-29 | 2003-12-02 | Tang Sharon S | Neural network drug dosage estimation |
| JP2004514879A (ja) * | 2000-07-28 | 2004-05-20 | ライオン バイオサイエンス アクチェンゲゼルシャフト | 哺乳類における化合物の代謝を予測するための薬物動態ツールおよび方法 |
| ATE502343T1 (de) | 2002-06-14 | 2011-04-15 | Pfizer | Metabolische phänotypisierung |
-
2003
- 2003-06-16 AT AT03760097T patent/ATE502343T1/de not_active IP Right Cessation
- 2003-06-16 RU RU2004136317/15A patent/RU2004136317A/ru not_active Application Discontinuation
- 2003-06-16 IL IL16532903A patent/IL165329A0/xx unknown
- 2003-06-16 HK HK06100119.0A patent/HK1080167A1/zh unknown
- 2003-06-16 CA CA2487836A patent/CA2487836C/en not_active Expired - Fee Related
- 2003-06-16 JP JP2004514009A patent/JP4829496B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2003-06-16 DE DE60336403T patent/DE60336403D1/de not_active Expired - Lifetime
- 2003-06-16 IN IN3762DEN2004 patent/IN2004DN03762A/en unknown
- 2003-06-16 KR KR20047020355A patent/KR20050012281A/ko not_active Ceased
- 2003-06-16 EP EP03760097A patent/EP1540560B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2003-06-16 WO PCT/IB2003/002309 patent/WO2003107270A2/en not_active Ceased
- 2003-06-16 HR HR20041174A patent/HRP20041174A2/xx not_active Application Discontinuation
- 2003-06-16 AU AU2003232406A patent/AU2003232406A1/en not_active Abandoned
-
2004
- 2004-01-08 US US10/755,061 patent/US20050074745A1/en not_active Abandoned
- 2004-11-24 NO NO20045111A patent/NO20045111L/no not_active Application Discontinuation
-
2008
- 2008-09-19 US US12/233,996 patent/US8577617B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2003107270A2 (en) | 2003-12-24 |
| HK1080167A1 (zh) | 2006-04-21 |
| KR20050012281A (ko) | 2005-01-31 |
| HRP20041174A2 (en) | 2005-06-30 |
| NO20045111L (no) | 2005-01-12 |
| CA2487836C (en) | 2014-12-02 |
| WO2003107270A3 (en) | 2005-04-21 |
| US8577617B2 (en) | 2013-11-05 |
| CA2487836A1 (en) | 2003-12-24 |
| IL165329A0 (en) | 2006-01-15 |
| US20050074745A1 (en) | 2005-04-07 |
| ATE502343T1 (de) | 2011-04-15 |
| JP2005534899A (ja) | 2005-11-17 |
| DE60336403D1 (de) | 2011-04-28 |
| AU2003232406A1 (en) | 2003-12-31 |
| EP1540560B1 (en) | 2011-03-16 |
| JP4829496B2 (ja) | 2011-12-07 |
| IN2004DN03762A (ru) | 2010-01-08 |
| US20090192721A1 (en) | 2009-07-30 |
| EP1540560A2 (en) | 2005-06-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2004136317A (ru) | Метаболическое фенотипирование | |
| Meagher | Observer ratings: Validity and value as a tool for animal welfare research | |
| Musteata et al. | In vivo sampling with solid phase microextraction | |
| Langkilde et al. | How much stress do researchers inflict on their study animals? A case study using a scincid lizard, Eulamprus heatwolei | |
| Minett et al. | Behavioral measures of pain thresholds | |
| Ruple et al. | Changes in vastus lateralis fibre cross‐sectional area, pennation angle and fascicle length do not predict changes in muscle cross‐sectional area | |
| Soso et al. | Analytical methods for chemical and sensory characterization of scent-markings in large wild mammals: a review | |
| RU2010101909A (ru) | Способ выявления или лечения реакции "трансплантат против хозяина" | |
| Mörlein et al. | How olfactory acuity affects the sensory assessment of boar fat: A proposal for quantification | |
| Brown et al. | The importance of behavioural bioassays in neuroscience | |
| Gervasi et al. | Sharing an environment with sick conspecifics alters odors of healthy animals | |
| JP5937576B2 (ja) | 毒性評価法、毒物スクリーニング法及びそのシステム | |
| Mushtaq et al. | Alternative methods to animal experiments | |
| Rutherford et al. | Regional variation in the reliability of sweat rate measured via the ventilated capsule technique during passive heating | |
| Pierce et al. | Locomotor behavior | |
| Lattin et al. | In vivo imaging of D2 receptors and corticosteroids predict behavioural responses to captivity stress in a wild bird | |
| Bates et al. | A study to assess the correlation between plasma, oral fluid and urine concentrations of flunixin meglumine with the tissue residue depletion profile in finishing-age swine | |
| Madea et al. | Tasks of research in forensic medicine–different study types in clinical research and forensic medicine | |
| Rowland et al. | Venous blood gas and chemistry components are moderately heritable in commercial white egg-laying hens under acute or chronic heat exposure | |
| KR102608922B1 (ko) | 추론된 항암 경로의 검증 | |
| Hawley et al. | Critical review of the phytohemagglutinin assay for assessing amphibian immunity | |
| Sauer et al. | Research Note: Comparison of chicken blood chemistry and electrolyte parameters between the portable i-STAT1 clinical analyzer and VetScan VS2 serum biochemistry panel using Hy-Line commercial white-egg laying hens | |
| Dworak et al. | Platform for Drug Testing and Studying Rapid-Onset Signaling and Induction of Cellular Phenotypes Ex Vivo | |
| Sitohang et al. | EVALUATION OF HERBAL MEDICINES AND ANIMAL EXPERIMENTATION | |
| Jeffery et al. | When neuroscience met clinical pathology: partitioning experimental variation to aid data interpretation in neuroscience |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FA92 | Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted) |
Effective date: 20070201 |