Absorption Modeling(흡수 모델링)란 무엇입니까?
Absorption Modeling 흡수 모델링 - We present Galaxy Line Emission & Absorption Modeling (gleam), a Python tool for fitting Gaussian models to emission and absorption lines in large samples of 1D extragalactic spectra. [1] Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) absorption modeling and simulation is increasingly used as a tool in drug product development, not only in support of clinical pharmacology applications (e. [2] The biopharmaceutical advantage through SDDS can be mechanistically investigated by coupling biopredictive dissolution testing with physiologically based absorption modeling (PBAM). [3] This research aims to integrate various computational tools, including machine learning, molecular dynamic simulation and physiologically based absorption modeling (PBAM), to enhance andrographolide (AG) /cyclodextrins (CDs) formulation design. [4] We compare FMM, FEM and FDTD for absorption modeling. [5] An early ARA/PPI drug-drug interaction (DDI) risk identification strategy has been developed using physiologically based absorption modeling that readily integrates ADMET predictor generated in silico estimates or measured in vitro solubility, permeability, and ionization constants. [6] Absorption modeling is at the core of the design process of nanostructured solar cells and photodetectors. [7] Absorption modeling was performed using GastroPlus™ to assess the impact of the nano-modified permeability method on the accuracy of model prediction compared to in vivo data. [8] Physiologically based absorption modeling was conducted to predict bioequivalence (BE) for immediate release (IR) and controlled release (CR) formulations. [9] In recent years, the use of physiologically based pharmacokinetics (PBPK) and absorption modeling, as a tool to facilitate formulation development, has been attracting increased attention. [10]우리는 1D extragalactic 스펙트럼의 큰 샘플에서 방출 및 흡수선에 가우스 모델을 맞추기 위한 Python 도구인 Galaxy Line Emission & Absorption Modeling(gleam)을 제시합니다. [1] 생리학적 기반 약동학(PBPK) 흡수 모델링 및 시뮬레이션은 임상 약리학 응용(예: [2] SDDS를 통한 생물약제학적 이점은 생물학적 예측 용출 테스트와 생리학적 기반 흡수 모델링(PBAM)을 결합하여 기계적으로 조사할 수 있습니다. [3] 이 연구는 기계 학습, 분자 동적 시뮬레이션 및 생리학적 기반 흡수 모델링(PBAM)을 포함한 다양한 계산 도구를 통합하여 안드로그라폴라이드(AG)/사이클로덱스트린(CD) 제형 설계를 향상시키는 것을 목표로 합니다. [4] 흡수 모델링을 위해 FMM, FEM 및 FDTD를 비교합니다. [5] 초기 ARA/PPI 약물-약물 상호작용(DDI) 위험 식별 전략은 생체 내 추정에서 생성되거나 시험관 내 용해도, 투과성 및 이온화 상수로 측정된 ADMET 예측자를 쉽게 통합하는 생리학적 기반 흡수 모델링을 사용하여 개발되었습니다. [6] 흡수 모델링은 나노구조 태양전지 및 광검출기 설계 프로세스의 핵심입니다. [7] 생체 내 데이터와 비교하여 모델 예측의 정확도에 대한 나노 수정 투과성 방법의 영향을 평가하기 위해 GastroPlus™를 사용하여 흡수 모델링을 수행했습니다. [8] 생리학적 기반 흡수 모델링은 즉시 방출(IR) 및 제어 방출(CR) 제형에 대한 생물학적 동등성(BE)을 예측하기 위해 수행되었습니다. [9] 최근 몇 년 동안, 제형 개발을 촉진하기 위한 도구로서 생리학적 기반 약동학(PBPK) 및 흡수 모델링의 사용이 주목을 받고 있습니다. [10]