ゴーヤの成長速度には驚く。
小さいまま、黄色くなってしまった。こういうのは種取りに使うといいらしい。
枝豆。少しモギって茹でてみたら美味しかったので、そろそろ全部収穫するか。
近所のホームセンターで秋用の茄子とかキュウリの苗が出回っているという情報を得たのでさっそくいったのだけど、モロヘイヤの苗しかおいてなかった。売ってるのはカインズのほうかな。
明日また行ってみる。
PK3-5
クリアランス
ファーマコキネティクス―演習による理解設問1
CLr = Dose/AUC * fe = Dose/AUC * [排泄量]/Dose = [排泄量]/AUC
> data <- read.csv("/Users/kzfm/PK/pk35a.csv")
> attach(data)
> data
Dose AUC e
a 200 7.3 71.9
b 400 15.3 128.0
c 800 34.3 217.0
> CLr <- e/AUC
> CLr
[1] 9.849315 8.366013 6.326531
> F <- 0.85
> QH <- 1.5
> QR <- 1.2
> GFR <- 0.12
> fb <- 0.2
> Vd <- 100
設問2
> CLtot <- Dose*0.85/AUC
> CLtot
[1] 23.28767 22.22222 19.82507
> CLh <- CLtot - CLr
> CLh
[1] 13.43836 13.85621 13.49854
解答では E = 1-F = CLh/Qhから求めてた。 BAと消化管の吸収性から肝クリアランスの見積もりも可能。
設問3
> data2 <- read.csv("/Users/kzfm/PK/pk35b.csv")
> data2
ve conc
a 5 0.194
b 10 0.404
c 20 0.863
d 50 2.480
e 100 5.540
f 200 12.000
> CLtot <- data2[,"ve"]/data2[,"conc"]
> CLtot
[1] 25.77320 24.75248 23.17497 20.16129 18.05054 16.66667
> CLr <- CLtot -13.5
> CLr
[1] 12.273196 11.252475 9.674971 6.661290 4.550542 3.166667
設問4
CLrはGFRと腎尿細管分泌クリアランスの和 CLr = (1-FR)(fb*GFR + CLrs) CLrs = CLr - fb*GFR
> CLrs <- CLr -fb*GFR*60
> CLrs
[1] 10.833196 9.812475 8.234971 5.221290 3.110542 1.726667
設問5
CLrs_uint = CLrs*QR/fb*(QR-CLrs)
> CLrs_uint <- CLrs*QR*60/(fb*(QR*60-CLrs))
> CLrs_uint
[1] 63.75927 56.80385 46.49241 28.14766 16.25495 8.84546
> e <- nls(CLrs_uint ~ Vmax/(Km+data2[,"conc"]*fb),start=list(Vmax=10,Km=10))
> e
Nonlinear regression model
model: CLrs_uint ~ Vmax/(Km + data2[, "conc"] * fb)
data: parent.frame()
Vmax Km
23.2331 0.3267
residual sum-of-squares: 0.2010
Number of iterations to convergence: 12
Achieved convergence tolerance: 2.395e-07
設問6
省略というかわからん
設問7
省略というかわからん
PK3-4
クリアランス
設問1
定常状態ではe*(-kelt) ~ Css_min/Css_maxであることを利用して
Css_avg = Css_max-Css_min/(ln(Css_max) - ln(Css_min))
> data <- read.csv("/Users/kzfm/PK/pk34.csv")
> data
D Css_max Css_min fe
a 60 14.1 9.55 0.082
b 120 22.2 14.80 0.098
c 300 45.0 30.50 0.076
d 600 90.8 62.30 0.090
e 1200 114.0 81.30 0.110
f 2400 146.0 105.00 0.091
> attach(data)
> Css_avg <- (Css_max - Css_min)/log(Css_max/Css_min)
> Css_avg
[1] 11.67764 18.25065 37.28122 75.65745 96.73056 124.37574
> plot(D,Css_avg,ylim=c(0,150))
> par(new=T)
> plot(D,Css_max,ylim=c(0,150),xlab="",ylab="",pch=2)
> par(new=T)
> plot(D,Css_min,ylim=c(0,150),xlab="",ylab="",pch=3)
> par(new=T)
DoseとCpssに線形性がない。
設問2
定常状態の尿中排泄速度を定常状態の平均血中濃度で割る
> CLr <- (D/12*fe/60*1000)/Css_avg
> CLr
[1] 0.5851641 0.8949455 0.8494000 0.9913102 1.8952991 2.4388464
設問3
設問2からCLrが増加しており、これはfbの上昇、つまり血中蛋白結合の飽和が示唆される。
PK3-3
クリアランスとメカニズム
設問1
> data <- read.csv("/Users/kzfm/PK/pk33.csv")
> data
drag dose AUC fe
a A 1e+00 169.0 0.13
b A 1e+01 1720.0 0.14
c A 1e+02 22400.0 0.18
d A 1e+03 530000.0 0.42
e B 1e-02 2.4 0.17
f B 1e-01 23.4 0.17
g B 1e+00 167.0 0.19
h B 1e+01 658.0 0.25
> attach(data)
> CLtot <- dose/AUC * 1000
> CLtot
[1] 5.917160 5.813953 4.464286 1.886792 4.166667 4.273504 5.988024 15.197568
> CLr <- CLtot * fe
> CLr
[1] 0.7692308 0.8139535 0.8035714 0.7924528 0.7083333 0.7264957 1.1377246 3.7993921
> CLh <- CLtot - CLr
> CLh
[1] 5.147929 5.000000 3.660714 1.094340 3.458333 3.547009 4.850299 11.398176
設問2
CLr = fb * GFR つまりfb = VLr/GFR
> GFR <- 8
> QH <- 60
> fb_a <- CLr[1]/8
> fb_b <- CLr[5]/8
> fb_a
[1] 0.09615385
> fb_b
[1] 0.08854167
CLh = (QH*fb*CLh_uint)/(QH+fb*CLh_uint)つまりCLh_uint=CLh*QH/(fb*(QH-CLh))
> CLh_uint_a <- CLh[1]*QH/(fb_a*(QH-CLh[1]))
> CLh_uint_a
[1] 58.56311
> CLh_uint_b <- CLh[5]*QH/(fb_b*(QH-CLh[5]))
> CLh_uint_b
[1] 41.44783
設問3
DrugA
CLrの投与量変化が見られないことからfbの変化はない。つまり投与量増加に伴うCLhの減少は CLh_uintの低下、つまり代謝過程の飽和
DrugB
投与量増加に伴い、CLh,CLrが増加。CLrの増加はfbの増加によるもので、これはつまり血中蛋白結合の 飽和をあらわしている。 肝固有クリアランスとの関係はなんとなく。
20072009 chemoinformatics bioinformatics macbook
macbookでpymol
trunk(Rev: 3829)をDLしてきてコンパイル
svn co https://pymol.svn.sourceforge.net/svnroot/pymol/trunk pymol
freetypeがらみのヘッダーがないとかいうエラーがでてきたので
cd /usr/X11R6/include sudo ln -s freetype2/freetype freetype
とsymbolic link張って解決
Bioinformatics Programming Using PythonMitchell L. Model
Oreilly & Associates Inc / 5075円 ( 2009-12-23 )
20072009 OCaml
OCamlでtake
今日のOCaml
Ocamlはlistでtakeが使えん。どうもextlibを使う必要があるらしい。
# #require "extlib";;
/opt/local/lib/ocaml/site-lib/extlib: added to search path
/opt/local/lib/ocaml/site-lib/extlib/extLib.cma: loaded
# open ExtList.List;;
# let a = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;0];;
val a : int list = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 0]
# take 3 a;;
- : int list = [1; 2; 3]
19072009 Curry
ホールのカルダモン
うちは結構カレーを食べます。でも、ルーは使わないしジャガイモも入ってるのは稀だたり。ゴーヤと大根と厚揚げの組み合わせとか結構いける。あと納豆とトマトとツルムラサキも。
で、クミンシードとかクローブとかはホールで手に入るのでいいのだけど、最近カルダモンのホールが手に入りにくくてとうとう切れてしまった。
どうしたもんかと思ったらamazonで買えることが判明。
カルダモン原型【40g】【スパイス】【ハーブ】
19072009 life
「ふつうのコンパイラをつくろう」を予約
欲しいものリストには入れてあって買うかどうか悩み中だったのだけど目次みたら欲しくなったのでポチッた。
ふつうのコンパイラをつくろう 言語処理系をつくりながら学ぶコンパイルと実行環境の仕組みPK3-2(設問4,5)
繰り返し経口投与の続き
設問 4
肝クリアランスと肝血流の大きさから律速を判断。
v = Vmax*[S] / (Km + [S])
肝クリアランスに飽和が見られるから
CLh_int = Vmax/Km * 1/Cu
ここでCu = Cpss * fp
vh = Cb*CLh vr = Cpss*Rb*CLr
設問 5
v=D/t*(F-fe),C=Cpss*fp でMicaehlis-Menten式の形でフィッティング
> data <- read.csv("/Users/kzfm/PK/pk32b.csv")
> data
Dose C v
a 10 0.212 0.308
b 30 0.675 0.850
c 100 2.400 2.420
d 300 7.850 5.750
e 500 13.800 7.920
> attach(data)
> e <- nls(v ~ Vmax*C/(Km+C),start=list(Vmax=10,Km=10))
> e
Nonlinear regression model
model: v ~ Vmax * C/(Km + C)
data: parent.frame()
Vmax Km
15.09 12.59
residual sum-of-squares: 0.01301