Modelling of an autonomous Nav1.5 channel system as a part of in silico pharmacology study

2021 ◽  
Vol 27 (6) ◽  
Author(s):  
Alexey Rayevsky ◽  
Dariia O. Samofalova ◽  
Oleksandr Maximyuk ◽  
Maxim Platonov ◽  
Vasyl Hurmach ◽  
...  
Keyword(s):  
2020 ◽  
Vol 47 (6) ◽  
pp. 398-408
Author(s):  
Sonam Tulsyan ◽  
Showket Hussain ◽  
Balraj Mittal ◽  
Sundeep Singh Saluja ◽  
Pranay Tanwar ◽  
...  

Author(s):  
Nils Lachmann ◽  
Diana Stauch ◽  
Axel Pruß

ZusammenfassungDie Typisierung der humanen Leukozytenantigene (HLA) vor Organ- und hämatopoetischer Stammzelltransplantation zur Beurteilung der Kompatibilität von Spender und Empfänger wird heutzutage in der Regel molekulargenetisch mittels Amplifikation, Hybridisierung oder Sequenzierung durchgeführt. Durch die exponentiell steigende Anzahl an neu entdeckten HLA-Allelen treten vermehrt Mehrdeutigkeiten, sogenannte Ambiguitäten, in der HLA-Typisierung auf, die aufgelöst werden müssen, um zu einem eindeutigen Ergebnis zu gelangen. Mithilfe kategorisierter Allelfrequenzen (häufig, gut dokumentiert und selten) in Form von CWD-Allellisten (CWD: common and well-documented) ist die In-silico-Auflösung von Ambiguitäten durch den Ausschluss seltener Allele als mögliches Ergebnis realisierbar. Ausgehend von einer amerikanischen CWD-Liste existieren derzeit auch eine europäische, deutsche und chinesische CWD-Liste, die jeweils regionale Unterschiede in den Allelfrequenzen erkennbar werden lassen. Durch die Anwendung von CWD-Allelfiltern in der klinischen HLA-Typisierung können Zeit, Kosten und Arbeitskraft eingespart werden.


Planta Medica ◽  
2010 ◽  
Vol 76 (12) ◽  
Author(s):  
B Waltenberger ◽  
D Schuster ◽  
S Paramapojn ◽  
W Gritsanapan ◽  
G Wolber ◽  
...  

Pneumologie ◽  
2011 ◽  
Vol 65 (12) ◽  
Author(s):  
B Berschneider ◽  
D Ellwanger ◽  
C Thiel ◽  
V Stümpflen ◽  
M Königshoff

Planta Medica ◽  
2016 ◽  
Vol 81 (S 01) ◽  
pp. S1-S381 ◽  
Author(s):  
B Ovalle-Magallanes ◽  
A Madariaga-Mazón ◽  
A Navarrete ◽  
R Mata

1989 ◽  
Vol 28 (03) ◽  
pp. 160-167 ◽  
Author(s):  
P. Penczek ◽  
W. Grochulski

Abstract:A multi-level scheme of syntactic reduction of the epileptiform EEG data is briefly discussed and the possibilities it opens up in describing the dynamic behaviour of a multi-channel system are indicated. A new algorithm for the inference of a Markov network from finite sets of sample symbol strings is introduced. Formulae for the time-dependent state occupation probabilities, as well as joint probability functions for pairs of channels, are given. An exemplary case of analysis in these terms, taken from an investigation of anticonvulsant drug effects on EEG seizure patterns, is presented.


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