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Rで非線形回帰、2コンパートメントモデル。 p176 １コンパートメントモデル、IV投与 Rでやってみる PKのパッケージにbiexp関数があるので これを使う。 Estimation of initial and terminal half-life by fitting a biexponential model. 傾きがα、βに相当するので α＝2.69h-1, β=0.15h-1, 切片の値からA=8.59 mg/L, B=1.40 mg/L k21 = (Aβ＋Bα) / (A+B) = 0.50 k10 = αβ/k21 = 0.80 k12 = α+β-k10-k21 = 1.54 で AUC = A/a + B/b = 12.5 より CL = S*F*D/AUC = 100 /Continue reading “Rで勉強２”
Rで線形回帰 テキストはこれ webリンクもあってよいですね。 p151 １コンパートメントモデル、IV投与 Rでやってみる time <- c(0.1,0.2,0.5,1,1.5,2,3,5,7,10,12,15) conc<-c(2.45,2.40,2.26,2.04,1.85,1.67,1.37,0.92,0.61,0.33,0.22,0.12) lnc<-log(conc) test2<-cbind(lnc,time) reg<-lm(lnc~time,data=data.frame(test2)) reg Call: lm(formula = lnc ~ time, data = data.frame(test2)) Coefficients: (Intercept) time 0.9187 -0.2025 ということでk=0.20h-1 lnCp0 = 0.919 Cp0 = exp(0.919)=2.5mg/L となりました。 lm(formura, data)にて線形回帰を実行する
WIPOのpatentscopeで作成した RSSからタイトルとサマリを抜き取って 英数字以外で区切った単語リストを作るスクリプト。 sys.argv[1]にRSSのリストをしていすると。 パテント番号と単語の数を出力する。 が ターゲットや疾患がばっちりサマリに載ってる訳でもないしなあ。 ドキュメントでクラスタライングするのは難しいかな。
PATENTSCOPEはクエリをくんだ結果をRSSで出力できるので 色々解析に使えるだろうと思われるのですが いかんせん修行不足の身、最近読んでる本を参考に タイトル、番号、リンク、サマリを出すスクリプトを書いてみました。 エンコードでエラー出まくりだったので全部uft_8にエンコードしたのですがこれほんとにいいのか不明。 取りあえずPCT&PDE4 @ FPをクエリにして pde4.txtに http://patentscope.wipo.int/search/rss.jsf?query=FP%3APDE4+&office=+%28OF%3Awo%29&rss=true&sortOption=Pub+Date+Desc を保存しときます。 で patentparser.pyを書いて 取りあえず動く。 リダイレクションをファイルにして ということで出力先をもう少し整形しようと思う。 プロキシハンドラも入れないとだめですね。
文献や特許関連の情報はRSS登録していると便利ですね。 ACS系のジャーナルはグラフィカルに見えるので好きです。 集合知プログラミングという本にfeedparserというライブラリの使用例がのっていて 便利そうでしたので使ってみました。 対象はjmc lettです。 summaryで全然情報がとって来れない。 アブストの情報をとるのはもう少し工夫が必要そう。 この辺のことをやるのはwebの知識も必要なのかな
Is life worth living? 