基于matlab的药代动力学实验数据处理及参数估计论文

《基于matlab的药代动力学实验数据处理及参数估计论文》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于MATLAB的药代动力学实验数据处理及参数估计论文【关键词】药代动力学；,,实验数据处理；,,MATLAB；,,评价,,,,摘要：介绍了MATLAB在药代动力学中实验数据处理的基本方法并对利用MATLAB进行双指数模型拟合与常用EXCEL软件进行双指数模型拟合以及参数求解的方便性、准确性作出了评价。关键词：药代动力学；实验数据处理；MATLAB；评价药代动力学是临床药理学、药剂学、毒理学等科学的专业基础，对于新药设计、剂型改革、合理用药等方面都有直接指导意义。如何对实验数据进行正确的处理以及选择正确的处理方式是准确表达药物动力学过程的关键，以便对临床用药和药物

2、设计等方面提供可靠的依据。目前大多数的药物的药代动力学过程基本符合二室模型，其原理是将人体分为两个房室即中央室和周边室，以中央室的消除为主不考虑周边室的消除，并假设药物的吸收交换和消除都是一级过程。1模型及参数二室模型的药物动力学［1］方程为：C=Ae-αt+Be-βt其中C表示血药浓度，t表示时间，A、B、α、β表示各项常系数。二室模型的其它参数计算公式分别为：①药物的分布相半衰期：t12α=0.693α②药物的消除半衰期：t12β=0.693β③药物从周边室向中央室的分布速率常数：k21=Aβ+BαA+B④药物中央室消除速率常数：k10=αβk21⑤药物的中央

3、室向周边室的分布速率常数：k12=α+β-k10-k21⑥药物的中央室分布容积：V1=D0A+B⑦药物的消除率：CL=V1k10以上是药代动力学过程中的各个参数的计算公式.freelg/kg)二室模型动力学参数测定为例，利用MATLAB对实验数据浓度时间作非线性曲线拟合。实验测得的数据为：时间(min)251020306090120150180210浓度(mg/L)766659470300239180160145132123112MATLAB中引入了两个命令来进行曲线的拟合定义非线性方程的命令(inline)和拟合曲线方程命令(nlinfit)，其进行曲线拟合的程

4、序为：%输入数据t=［251020306090120150180210］；c=［766659470300239180160145132123112］；%x0为给A，alpha,B,beta初值x0=［0000］；%定义模型函数f=inline(’x(1)*exp(-x(2)*t)+x(3)*exp(-x(4)*t)’，’x’，’t’)；%进行非线性曲线拟合［b,.freelg/100ml)时间(h)数据如下表：t0.250.50.7511.522.53C30687582776868t3.544.556789C5851504138352825t10111213141

5、51610C1815121077418利用前面所介绍的MATLAB进行曲线拟合的方法，进行拟合得到的实际点和曲线图为：图2略饮酒动力学模型其拟合的模型方程为：C=108.717e-0.177t+152.1453e-2.9311t可决系数R2为09932，效果较好。此外，MATLAB还介绍了更多的非线性拟合方法如命令(curvefit)、(lsqcurvefit)、(lsqnonlin)等。4结论本研究对利用MATLAB处理数据和EXCEL处理数据进行了比较，MATLAB处理简单、方便、准确，并能进行非线性曲线的拟合，用于药代动力学模型中能够很好的为临床用药和药物设

6、计提供有效措施，此外还可以用于其它很多方面的数据处理，读者可参考有关书籍。参考文献1周红，陈晓红.药理学实验教程成都：四川大学出版社，2003，22~302薛毅数值分析与实验北京：北京工业大学出版社，2005，144~1503毛宗秀高等数学第3版北京：人民卫生出版社，1999，325~3294李大潜工程数学学报工程数学学报编辑委员会，2004，21(7)：8~9