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基于TorchMD的粗粒化分子动力模拟研究被引量：1: 2021年; 粗粒化模型通过简化原子性质以及原子间的相互作用实现生物大分子长时间尺度的分子动力学模拟.深度学习通过模拟人类的认知过程实现海量数据的准确分类和回归过程.本论文将这两种技术进行融合,利用基于深度学习的粗粒化分子动力学模拟技术研究分子在不同状态之间的变化过程,并提出基于TorchMD的分子动力学模拟的分析框架.在本工作中,MFDP聚类算法被用于在三维的CV变量空间中进行聚类,并确定分子的若干主要状态,在完成聚类的同时,给出各类中的代表分子构象,并给出类之间的分子构象.这为后续利用String算法分析分子在不同状态间的转换路径打下基础.通过String算法,迭代搜索得到分子在不同状态之间的变化路径以及对应的势能变化曲线.通过与已有文献的结果进行对比,验证了基于TorchMD的粗粒化分子动力学模拟的理论框架可以在相对较短的时间尺度里研究分子的变化过程.; 许佩军牟晓红郭秋含付婷任虹王贵艳李焱李国辉; 关键词：粗粒化

临床药师参与大肠埃希菌引发脓毒症患者的药学监护: 2016年; 目的:探讨临床药师在由大肠埃希菌引起脓毒症治疗过程中提供药学服务的方法。方法:以1例由大肠埃希菌引起脓毒患者的治疗过程为例,介绍临床药师积极参与临床治疗,提供用药分析,制订个体化的药学监护计划。结果:通过对患者实施个体化的药学服务,促进合理用药,提高了患者用药的安全性及有效性。结论:临床药师为患者提供个体化药学服务,可提高临床治疗效果,确保用药合理性。; 张暄韩莹旻吴殿斌付婷; 关键词：脓毒症大肠埃希菌抗菌药物药学监护

分子构象聚类中的K-means密度峰值搜索算法: 2022年; 分子构象的聚类是搜索分子动力学模拟轨迹中代表构象的主要方法。它是分析复杂构象改变或分子间相互作用机制的关键步骤.作为一种基于密度的聚类算法,密度峰值搜索算法因其聚类的准确度而被应用于分子聚类过程中.但随着模拟时长的增长,密度峰值搜索算法较低的计算效率限制了其应用的可能.本文提出K-means密度峰值搜索算法的聚类算法,它是密度峰值搜索算法在计算效率方面的一个扩展版本,用于解决密度峰值搜索算法中巨大的资源消耗问题.在K-means密度峰值搜索算法中,首先,通过高效的聚类算法(例如K-means)进行初始聚类,得到的聚类中心被定义为具有权重的典型点.然后,对加权的典型点通过密度峰值搜索算法实现二次聚类,并细化点为核心点、边界点、加细光晕点.在与密度峰值搜索算法具有相似的精度的同时,计算复杂度由O(n^(2))降至O(n).通过二面角,二级结构,关联图描述的分子构象,将KFDP用于多个模拟轨迹的聚类过程中.并通过与K-means聚类算法,DBSCAN聚类算法的比较结果,验证了K-means密度峰值搜索算法的优势.; 王贵艳付婷任虹许佩军许佩军牟晓红李焱李焱; 关键词：DBSCAN

151例头孢哌酮类注射剂致过敏性休克的文献分析被引量：3: 2020年; 目的:探讨头孢哌酮类注射剂致过敏性休克的临床特点和相关因素,为临床合理用药提供参考。方法:以"头孢哌酮"和"过敏性休克"为关键词,检索CNKI、VIP和万方数据库,检索时限为各数据库自建库至2020年1月,收集由头孢哌酮类注射剂致过敏性休克的文献报道,对患者的性别、年龄、原患疾病、过敏史、皮试及用药情况、过敏性休克发生时间、临床表现和转归等进行统计分析。结果:共计纳入文献141篇,151例患者,其中男性86例(56.95%),女性65例(43.05%),青年和老年最多,原患疾病以呼吸道感染为主,有过敏史者和无过敏史者分别占11.26%和62.25%。皮试阴性后发生过敏性休克者占49.67%,涉及头孢哌酮钠舒巴坦钠、头孢哌酮钠他唑巴坦钠及头孢哌酮钠三种药物,静脉滴注为主,首次用药占87.42%。59.60%的过敏性休克发生在给药后5 min内,临床表现以多器官损伤为主,死亡率8.61%。结论:头孢菌素皮试对过敏性休克的预测价值有限,应规范头孢菌素使用,加强药学监护,确保用药安全。; 张暄付婷吴殿斌韩莹旻; 关键词：头孢哌酮钠头孢哌酮钠舒巴坦钠头孢哌酮钠他唑巴坦钠过敏性休克皮试

临床药师参与一例阿司匹林皮肤变态反应患者脱敏治疗的实践与分析被引量：6: 2018年; 目的探讨临床药师在阿司匹林皮肤过敏脱敏治疗中发挥的作用。方法临床药师参与1例阿司匹林皮肤过敏脱敏的药物治疗过程,并对患者实施全程化药学监护。结果医生采纳临床药师建议,脱敏治疗成功,使患者能够继续用药。结论临床药师参与临床药物治疗实践,为患者提供个体化药学服务,可使患者用药更加安全有效。; 李哲付婷赵靖邹明石昕; 关键词：临床药师药学服务脱敏治疗

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付婷