关于蛋白质的问题 (酶)

specificity[英][u02ccspesu026au02c8fu026asu0259ti][美][u02ccspesu026au02c8fu026asu0259ti]n.特异性，特征，种别性; 种特性; 例句筛选1.Further, specificity in digestion is determined by an amino acid profile.另外，通过氨基酸分布测定消化的特异性。2.Such specificity might be of interest to people like tennis players and javelin throwers.网球和标枪运动员对这种专一性可能会感兴趣。

specificity英 [u02ccspesu026au02c8fu026asu0259ti] 美 [u02ccspesu026au02c8fu026asu0259ti]n.特异性，特征，种别性;种特性

特异性 [词典] specificity; [例句]该重组抗原的构建和表达可用于HSV-2特异性血清学诊断的研究。The recombinant protein should be useful for type-specific serodiagnosis of HSV-2.

1、特异性（specificity）的本质含义是“Connected with one particular thing only”即只与唯一的特定事物相关，具有专一性。 2、在免疫学上我们会说“抗体具有特异性”，指的就是抗体具有专一性，某一特定的抗体只能与唯一一种抗原结合。其实准确来讲是一类具有特定抗原表位的抗原，因为某些不同的抗原具有相同的抗原表位（称为交叉抗原），也可与同一种抗体特异性结合。

特异性定义医学检验，其实这个在机器上面它有它相关的定义，说你要不知道的话，你可以在医学书籍上找一下正确答案。

灵敏度（sensitivity），又称真阳性率，即实际有病，并且按照该诊断试验的标准被正确地判为有病的百分比。它反映了诊断试验发现病人的能力。特异度（specificity），又称真阴性率，即实际没病，同时被诊断试验正确地判为无病的百分比。它反映了诊断试验确定非病人的能力。灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。灵敏度和特异度指标的重要性如果一项诊断试验的灵敏度比较低，那么会出现很多假阴性的患者。这会延误患者的就诊，影响病程发展和愈后，甚至导致患者过早死亡。如果一项诊断试验的特异度比较低，那么会出现很多假阳性的患者。这样会浪费医疗资源、造成患者无端的恐慌和焦虑。因此，具有较高的灵敏度和特异度是一项诊断试验的应用基础。

这个单词的所有形式如下：1、形容词specific：用于描述某事物或情况的具体特征，比如specific details（具体细节）、specific examples（具体例子）等。2、副词specifically：用于进一步强调某件事情、情况或行动需要特别注意的地方，比如Ineed to know specific ally what time the meeting starts.我需要知道会议具体何时开始。3、名词specificity：用于描述某件事情、物品或数据的独特性和独特特征，常见于医学、生物、化学等领域。

灵敏度和特异度是统计学中用来评价诊断测试的两个重要指标。灵敏度（Sensitivity）通常用于衡量测试对于检测患者的能力，即该测试在病人实际患病时能够正确地识别出患者的比例。特异度（Specificity）则用于衡量测试对于排除非病人的能力，即该测试在病人实际不患病时能够正确地识别出非病人的比例。计算方法如下：灵敏度=真阳性数/（真阳性数+假阴性数）特异度=真阴性数/（真阴性数+假阳性数）其中，真阳性指的是测试结果为阳性且患者实际上确实患病，假阴性指的是测试结果为阴性但患者实际上确实患病。真阴性指的是测试结果为阴性且患者实际上未患病，假阳性指的是测试结果为阳性但患者实际上未患病。需要注意的是，灵敏度和特异度并非一定是正相关的，有时候需要在二者之间进行权衡和平衡。例如，某种癌症的筛查测试如果选择较低的匹配标准，可能会导致其灵敏度更高，但相应地会使得其特异度降低，即可能会误判很多没有患病的人为患者，从而导致过度治疗和心理压力。反之，如果选择较高的匹配标准，可以提高特异度，但会导致灵敏度下降，可能会漏诊真正患者。因此，在进行测试设计和使用时需要谨慎权衡和考虑其实际应用场景和目的。

取决于酶的结合亚单位与底物是否吻合

特异性(specificity, SP)是指某个项目在某疾病以外的人群中的真阴性率或百分比. 世界上经典法计算SP及其他诊断时首先将有关统计数据列在表1中，然后进行计算.表1 某项目在试验组与对照组中“+”“-”分布频数组别 阳性数 阴性数 合计试验组(患该病) TP FN TP+FN对照组(非患该病) FP TN FP+TN合计 TP+FP FN+TN TP+FN+FP+TNTP=真阳性 FN=假阴性 FP=假阳性 TN=真阴性 SP%=TN/(FP+TN)*100%

a、具有一般催化剂的性质x0d加速化学反应的进行,而其本身在反应前后没有质和量的改变,不影响反应的方向,不改变反应的平衡常数x0db、具极高的催化效率.x0d一般而论,酶促反应速度比非催化反应高107-20倍x0dc、高度的专一性ue004x0d一种酶只作用于一类化合物或一定的化学键,以促进一定的化学变化,并生成一定的产物,这种现象称为酶的特异性或专一性(specificity).受酶催化的化合物称为该酶的底物或作用物(substrate).x0d酶对底物的专一性通常分为绝对特异性、相对特异性和立体异构特异性.绝对特异性(absolute specificity)指一种酶只作用于一种底物产生一定的反应,称为绝对专一性,如脲酶,只能催化尿素水解成nh3和co2,而不能催化甲基尿素水解.相对特异性(relative specificity)指一种酶可作用于一类化合物或一种化学键,这种不太严格的专一性称为相对专一性.如脂肪酶不仅水解脂肪,也能水解简单的酯类；磷酸酶对一般的磷酸酯都有作用,无论是甘油的还是一元醇或酚的磷酸酯均可被其水解.一种酶对底物的立体构型的特异要求,称为立体异构专一性或特异性(stereospecificity).如α-淀粉酶只能水解淀粉中α-1,4-糖苷键,不能水解纤维素中的β-1,4-糖苷键；l-乳酸脱氢酶的底物只能是l型乳酸,而不能是d型乳酸.酶的立体异构特异性表明,酶与底物的结合,至少存在三个结合点.x0dd、酶活性的可调节性ue004x0d酶是生物体的组成成份,和体内其他物质一样,不断在体内新陈代谢,酶的催化活性也受多方面的调控.例如,酶的生物合成的诱导和阻遏、酶的化学修饰、抑制物的调节作用、代谢物对酶的反馈调节、酶的别构调节以及神经体液因素的调节等,这些调控保证酶在体内新陈代谢中发挥其恰如其分的催化作用,使生命活动中的种种化学反应都能够有条不紊、协调一致地进行.ue004x0de、酶活性的不稳定性ue004x0d酶是蛋白质,酶促反应要求一定的ph、温度等温和的条件,强酸、强碱、有机溶剂、重金属盐、高温、紫外线、剧烈震荡等任何使蛋白质变性的理化因素都可能使酶变性而失去其催化活性.ue003x0df、酶促反应的序列酶促反应具有很高的特异性,产物和底物各不相同.一个细胞可以同时进行数百种甚至更多的酶促反应,这些反应不是独立的,而是相互联系的,并形成序列.每个序列都有自己的生物功能,如葡萄糖的氧化等,多个序列反应进而组合而成细胞的代谢网络.酶促反应通过产物—底物连接起来的特征具有重要的生物学意义：它使细胞中物质和能的代谢是高度严格有序的,它规定了细胞中的化学反应总是沿着特定路线进行.x0dg、酶的抑制剂（enzyme inhibitors）：x0d抑制酶的活性,或使酶分子本身受到破坏,但不引起酶蛋白变性的物质的化学物质.

诊断 特征

除了浮动特性,CSS Specificity特性也是样式表中较为难理解的概念之一.在通常情况下,你认为一些应该应用到元素的CSS规则为何浏览器没有应用到.为了尽量花少 时间去排错,你需要去了解浏览器是如何解释你的样式代码;另外,你还需要系统地理解CSS Specificity特性是如何工作的.类似此类问题大多数原因是在样式表中的另一个位置定义了更特殊的选择器.Css Specificity虽不简单,然而,还是有办法用简单直观地方式介绍它.Css Specificity概览Specificity特性决定哪些CSS规则应用于客户端浏览器.优先级是你的CSS规则通常应该不到一些元素的原因，包括你认为应该应用到的。每个选择符都有它自身的层级数。如果两个选择符属性同时应用于同一个元素，优先级高的生效。可分为四种明显的优先级类别：inline style,IDs,classes+attributes,elements如你喜欢星球大战的话可看看：CSS Specificity Wars如你喜欢纸牌游戏的话可看看：CSS Specificity for Poker Players当Speficity值相等时，后来选择符居上。当Speficity值不相等时，Speficity值高的选择符生效。越具体的选择符越有更高的优先级数最后的CSS规则将覆盖任何之前或冲突的CSS规则。嵌入式样式的Speficity值高于其它。ID选择符比属性选择符Speficity值要高。你可用IDs去提高选择符的Speficity值class选择符高于大部分的元素选择符The universal selector and inherited selectors have a specificity of 0, 0, 0, 0.另外，!important规则高于一切，慎用；继承的样式属式不参与优先级数值计算，低于其它规则。因为每种选择符都有它自身的优Speficity值，下面看看具体的计算规则：Inline style(嵌入式样式)，即直接写在元素里面，加1,0,0,0，E.g. <h1 style=”color:#fff;”>IDs(ID选择符)，加0,1,0,0，E.g.#divclasses+attributes(Class选择符、属性选择符和伪类)，加0,0,1,0，E.g. .classes、[attributes]、:hover,#focuselements(每个元素或伪元素），加 0,0,0,1。E.g. :firstchildOthers(其他选择符），加 0,0,0,0。 E.g. * >如何计算Speficity值？记住如何计算Speficity值，“从0开始，加1000给style属性，加100给每个ID选择符，加10给每个属性选择符、Class或 伪类，加1给每个元素名或伪元素。因此body #content .data img:hover的Speficity值就为：122(0,1,2,2 或0122)：100给#content ，10给.data，10给:hover，1给body，1给img.”另外可选择一种计算方式：计算每个ID选择符（=a），计算每个属性选择符(=b)，计算每个元素或伪元素(=c)，连接这三个值 a-b-c 即得出Speficity值。

【答案】：噬菌体宿主专一性指的是一个特定噬菌体仅能在一种或少数几个细菌种或菌株中生长。最主要的原因是噬菌体只对某些细菌有吸附能力。

考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被预测成正类，即为真正类（Truepositive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（Falsepositive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（Truenegative）,正类被预测成负类则为假负类（falsenegative）。列联表如下表所示，1代表正类，0代表负类。预测10合计实际1TruePositive（TP）FalseNegative（FN）ActualPositive(TP+FN)0FalsePositive（FP)TrueNegative(TN)ActualNegative(FP+TN)合计PredictedPositive(TP+FP)PredictedNegative(FN+TN)TP+FP+FN+TN从列联表引入两个新名词。其一是真正类率(truepositiverate,TPR),计算公式为TPR=TP/(TP+FN)，刻画的是分类器所识别出的正实例占所有正实例的比例。另外一个是假正类率(falsepositiverate,FPR),计算公式为FPR=FP/(FP+TN)，计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比例。还有一个真负类率（TrueNegativeRate，TNR），也称为specificity,计算公式为TNR=TN/(FP+TN)=1-FPR。在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阈值，比如说0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。如果减小阈值，减到0.5，固然能识别出的正类，也就是提高了识别出的正例占所有正例的比例，即TPR，但同时也将的负实例当作了正实例，即提高了FPR。为了形象化这一变化，在此引入ROC。ReceiverOperatingCharacteristic,翻译为接受者操作特性曲线，够拗口的。曲线由两个变量1-specificity和Sensitivity绘制.1-specificity=FPR，即假正类率。Sensitivity即是真正类率，TPR(Truepositiverate),反映了正类覆盖程度。这个组合以1-specificity对sensitivity,即是以代价(costs)对收益(benefits)。下表是一个逻辑回归得到的结果。将得到的实数值按大到小划分成10个个数相同的部分。Percentile实例数正例数1-特异度(%)敏感度(%)10618048792.7334.6420618028049.8054.55306180216518.2269.92406180150628.0180.6250618098738.9087.6260618052950.7491.3870618036562.9393.9780618029475.2696.0690618029787.5998.171006177258100.00100.00其正例数为此部分里实际的正类数。也就是说，将逻辑回归得到的结果按从大到小排列，倘若以前10%的数值作为阀值，即将前10%的实例都划归为正类，6180个。其中，正确的个数为4879个，占所有正类的4879/14084*100%=34.64%，即敏感度；另外，有6180-4879=1301个负实例被错划为正类，占所有负类的1301/47713*100%=2.73%,即1-特异度。以这两组值分别作为x值和y值，在excel中作散点图。得到ROC曲线如下

诊断正确33例，假阳性2例，假阴性无，请问敏感性多少？特异性为多少？

1、Read depth Read深度：一个样本测序得到的reads数；容易和基因组测序的覆盖度 (多少基因组区域被测到了)和测序深度混淆 (单个核苷酸被测到的次数或所有核苷酸被测到的平均深度)。 2、Short-read 短读长：测序得到的长度最大是500 bp的reads，常见的测序片段长度为100-300 bp；本文中的短读长测序片段代表测到的mRNA片段和降解了的mRNA。 3、Long-read 长读长：测序得到的超过1000 bp的reads，本文中代表全长或近乎全长的mRNA。 4、Direct RNA sequencing (dRNA-seq): 直接测序RNA而非cDNA的测序技术，通常用于测序全长或近全长的mRNA 。 5、Multi-mapped reads 多重比对的reads：从转录组同源区域测序得到的reads，不能精确确认其转录本或基因组的来源。 6、Synthetic long reads 合成long reads：通过组装多个短读长得到长读长的方法。 7、唯一分子标识符（UMIs）：在扩增前，构建RNA-seq文库的时候加入的短序列或barcodes，理想情况下每条转录本结合一个唯一的标识符，含有此标识符的reads都来源于此转录本，定量时只计算一次。可以用来降低RNA-seq的定量偏好性，在RNA起始量低的单细胞实验中尤为适用。 8、Read length 读长：单个测序reads的长度，short-read RNA测序得到的长度通常是50-150 bp。 9、Sensitivity 敏感性：样本中多大比例的转录本会被测到，敏感性越高，这一比例越高。它受样本处理、文库制备、测序和计算偏好性的影响。 10、Specificity 特异性：度量差异表达转录本被正确鉴定出的比例的方法，它受样本处理，文库制备，测序和计算偏好性的影响。 11、Duplication rates 重复Reads比率：比对到转录组相同位置的的测序reads的比例。在RNA-seq文库中，一些转录本可能有高的重复率，因为它们在样本中表达水平高。高表达的基因的重复率很高，而低表达基因的或许有着最小的重复率。由此RNA-seq面临着一个挑战，该技术中大部分重复可能是高表达转录本带来的真实信号，而另一些则是由于扩增和测序偏好性造成的。 12、Single-end sequencing 单端测序 (SE)：只测序cDNA片段的一端，因其费用低，常用于只关注差异基因表达的项目中。（NGS基础 - 高通量测序原理） 13、Paired-end sequencing 双端测序 (PE)：cDNA片段两端分别测序，可以测序到cDNA的更多碱基，更好的识别剪接位点，常于差异基因表达分析项目。 14、生物学重复：对生物来源不同的样本的多次检测，比如来自三个个体的组织，用于捕获生物个体自身的变化；这个变化要么是待研究的对象，要么是噪音。相较之下，技术重复是对同样的样本做重复的操作—比如，对一个组织做三次处理。 15、Expression matrix 表达矩阵：差异表达RNA-seq项目的核心数据文件。每一行代表一个RNA，比如基因或者转录本。每一列是一个测序的样本。矩阵中的数值是每个RNA的reads数。这些可能是对转录异构体的计数估计，并通常在后续的分析前先进行标准化转化。 16、Spike-in control 内参：按特定浓度添加到样品中的外源核酸库。它们通常是预先合成的不同浓度的RNA，用于监测反应效率和技术方法的偏差和假阴性结果。 17、Spatialomics 空间转录组学：能保留给定样本（通常是组织切片）中每个转录本的空间信息的转录组分析方法。 18、Nascent RNA 新生RNA：刚刚转录出来的RNA，与已经加工并运输到细胞质的RNA相对应。 19、Translatome 翻译组：细胞、组织或生物体中正在翻译成蛋白质的mRNA集合。 20、Structurome 结构组：细胞、组织或生物体中RNA的二级和三级结构集合。 21、Interactome 互作组：细胞、组织和生物体中分子相互作用的集合，包括有RNA-RNA或者RNA-蛋白质的相互作用。 22、Differential gene expression (DGE) 差异基因：两个实验组中表达显著变化的基因

我们采用连续培养微生物,并在渠水财务预算、有机体能hydrolyzing各种有机杀虫剂,具有竞争力的互动效应研究在不同macroelement限制这个有机体. 财预被选为示范农药-微生物有辱人格的原因如下: (1)增加了可以轻易在复杂或纯文化中的矿物(数据未列出).(2)简单、最敏感的试金活动的constitutively表示,可以形成低phosphotriesterase特殊性. (3)核苷酸序列的phosphotriesterase编码基因已经确定,促进其健全PCR检测的方式. 看来,虽然physicochemical种植条件允许的成长和生存的财务预算,则在丰富的混合文化持续处于较高(如判断出快速下降硫磷-hydrolyzing能力的细菌细胞混合文化)无论在macroelement限制细菌成长. 添加(diazinon水解产物)小鬼一种碳和氮之一-连续混合文化有限导致超过20倍的对硫磷,hydrolyzing这些文化活动相比没有控制小鬼. 财预只能发现,在挨打板作为唯一来源小鬼含有碳、氮和能量,这两个IMP,不断修正文化. 但是,每一个包含五个chemostats其他各种细菌能够在成长IMP但不能hydrolyzing硫磷,可能干扰检测的财务预算还低丰度其余三个文化. 这是同意的意见,所有文化中的五个phosphotriesterase编码基因在整个种植期间,根据具体方法局部放大的连锁反应. 这些意见表明财务预算、细菌解毒能力紧张的有机杀虫剂的地表水,显然无法成功竞争与驻地chemoheteroorganotrophic从农业微生物为沟渠硝酸盐、磷、碳来源. 早先的调查[14],chemostats疫苗是在地表水从同一地点本学习成长40日在富媒体载混合维生素和自行车3/L的溶液娃-dichloro-4-Nitroaniline(dichloran). 大量的木质素dichloran相比发生了不育控制chemostat这些文化. 然而,持续存在dichloran可能造成微生物筛选参与其退化.

溶菌酶在发挥作用时具有专一性是因为肽聚糖是细菌细胞壁的主要成份，溶菌酶可以特异性的识别并水解肽聚糖。酶对所作用的底物有严格的选择性。一种酶仅能作用于一种物质，或一类分子结构相似的物质，促其进行一定的化学反应，产生一定的反应产物，这种选择性作用称为酶的专一性。酶的专一性(Enzyme Specificity)是指酶对底物及其催化反应的严格选择性。通常酶只能催化一种化学反应或一类相似的反应，不同的酶具有不同程度的专一性，酶的专一性可分为三种类型：绝对专一性、相对专一性、立体专一性；也可分为：结构专一性和立体异构专一性。过氧化碳氢酶只能催化过氧化氢分解，不能催化其他化学反应。细胞代谢能够有条不紊的进行，与酶的专一性是分不开的。

在 《理解交叉验证》 一文中，我们谈到了使用 AUC 来对比不同模型的好坏，那么 AUC 是什么？它是如何衡量一个模型的好坏的呢？除了 AUC 以外，还有其他评估手段吗？本文我们就来探讨下这几个问题。 要了解 AUC，我们需要从另外一个概念——混淆矩阵（Confusion Matrix）说起，混淆矩阵是一个 2 维方阵，它主要用于评估二分类问题（例如：预测患或未患心脏病、股票涨或跌等这种只有两类情况的问题）的好坏。你可能会问多分类问题怎么办？实际上，多分类问题依然可以转换为二分类问题进行处理。下图是一个用于评判是否患有心脏病的混淆矩阵： 纵向看混淆矩阵，它体现了真实情况下，患病和未患病的人数，上图中，真实患心脏病的人数为 True Positive + False Negative，未患心脏病的人数为 False Positive + True Negative；类似的，横向看混淆矩阵，它体现了模型预测出来患心脏病的人数为 True Positive + False Positive，而预测未患心脏病的人数为 False Negative + True Negative。 两个方向一起看，预测患病且实际也患病，我们称它为真阳性 (True Positive)，预测未患病且实际也未患病，被称为真阴性 (True Negative)，这两个区域是模型预测正确的部分；模型预测错误也分两种情况，假阳性 (False Positive) 表示预测患病，但实际却未患病，假阴性 (False Negative) 表示预测未患病，但实际却患了病的情况。 概念有点多，但并不难记，可以看到，这些名词都是围绕着预测来命名的——预测患病时被称为「True/False Positive」，预测未患病时被称为 「True/False Negative」。 上图中，模型预测正确的部分用绿色填充，它所占的比例又被称为准确率 (Accuracy)： 单靠准确率这一项，并不足以评估模型的好坏，例如下面这种情况，虽然准确率可以达到 80%，但在实际患病的人群中，该模型的预测成功率只有 50%，很明显它不是一个好模型。 所以，我们需要引入更多的衡量指标，Sensitivity (或 Recall) 表示实际患者中，预测患病成功的概率，同时 Sensitivity 这个词也有"过敏"的意思，和患病对应，这样关联起来比较好记： 既然有衡量患病（正样例）的指标，那肯定也有衡量未患病（负样例）的指标，Specificity 就是用来表示实际未患病的人群中，预测未患病成功的概率，即 Specificity 这个词有"免疫"的意思，能和未患病相关联，所以也很好记。 这两个指标的出现，能更好的帮你比较模型间的差异，并在其中做出取舍。例如当两个模型的 Accuracy 相近时，如果你更看重于预测患病的效果，你应该选 Sensitivity 值较高的；相反，如果你更看重于预测未患病的效果，你就应该选择 Specificity 较高的。 更进一步，我们还可以通过将这些指标图形化，以获得更直观的评估结果，ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线就是其中常用的一种。 我们知道，分类模型（例如"逻辑回归”）的结果是一个大于 0 且小于 1 的概率，此时我们还需要一个阈值，才能界定是否患病，通常我们把阈值设为 0.5，这样当结果大于 0.5 时可判定为患病，否则判定为未患病。 而阈值可以取 0 到 1 之间的任意一个值，对每一个阈值，都有一个混淆矩阵与之对应，有了混淆矩阵，我们就可以求出一对 Sensitivity 和 Specificity，通过这两个数，我们就可以在一个以 1-Specificity 为横坐标，Sensitivity 为纵坐标的坐标系上画一个点，把所有可能的阈值所产出的点连起来，就是 ROC 曲线。 下面我们来看一个具体的例子，假设我们对老鼠做研究，希望通过老鼠的体重来预测其患心脏病的概率，我们采用逻辑回归算法来建模，下图是预测结果，图中有 10 个老鼠样本点，其中红色点代表实际健康的老鼠，蓝色点代表实际患病的老鼠，这些点用一条逻辑回归曲线拟合，图中还有一条 P=0.5 的直线用来表示阈值为 0.5，可以看出，高于 P=0.5 的 5 只老鼠被预测为患病，而其他 5 只老鼠被预测为健康，预测成功率（Accuracy）为 80%： 下面我们通过以上数据，来画一条 ROC 曲线。首先取阈值为 1，此时所有的老鼠都被预测为未患病，根据样本真实患病情况，我们可以得到如下混淆矩阵 根据上述混淆矩阵，我们就可以算出一组 Sensitivity 和 Specificity 的值。接着我们不断调整阈值，以获得所有的 Sensitivity 和 Specificity 对，因为这里我们的样本点较少，所以让阈值根据样本点来采样即可，依然用横线表示阈值，则所有阈值的采样情况如下： 我们把这些阈值对应的混淆矩阵都列出来： 然后，计算这些混淆矩阵对应的 Sensitivity 和 1-Specificity： 根据该表格，以 1-Specificity 为横轴，Sensitivity 为纵轴作图，通常，在画 ROC 曲线时，我们把 1-Specificity 对应的坐标轴记为 FPR (False Positive Rate)，把 Sensitivity 对应的坐标轴记为 TPR (True Positive Rate)，如下： ROC 曲线有以下特点： 根据 ROC 曲线的第 1 个特点：「曲线越靠近左上角，模型的效果越好」，意味着一个更好模型，其曲线下方的面积更大，我们把 ROC 曲线下方的面积称为 AUC (Area Under Curve)，有了这个概念后，只需一个数值就可以衡量模型的好坏了，上面示例模型的 AUC 如下： 通常情况下我们都使用 AUC 来评估模型，既然是”通常”，那肯定就有例外：当患病率 (或正样本占比) 非常小时，Ture Negative 就会非常大，这个值就会使影响 FPR，使 FPR 较小，为了避免这种影响，我们可以将 FPR 用另一个指标代替：Precision Precision 的含义是预测患病的样本中，实际也患病的比例；这样，将 Precision 和 Sensitivity 结合起来，会让我们更专注于患病 (正样本) 的预测效果，而机器学习中的另一个效果指标： F1 Score ，就是专门负责这件事儿的 上面的公式中，Recall 等价于 Sensitivity，和 AUC 一样，两个模型互相比较，F1 Score 越大者，预测效果越好，而且 F1 Score 能更好的衡量正样本的预测效果。 本文通过一个医学例子——是否患心脏病——来讲述什么是混淆矩阵、ROC 曲线、AUC 及 F1 Score，其中，我们还一起学习了 ROC 曲线是如何画出来的，最后，我们还谈到了 AUC 和 F1 Score 以及它们之间细微的差别。 需要注意的是，二分类评估并不限于对患病及未患病这两种情况的分类，考虑到通用性，你完全可以将本文中的患心脏病替换为正样本、把未患心脏病替换为负样本。

se（sensitivty，灵敏度）sp（specificity，特异度）

　岔气(Side stitch)：也被成为“side sticker”。这种剧烈的疼痛通常出现在肋骨下面(虽然有时也会在上半身出现)。它被认为是由横膈膜抽筋、肠道胀气或胃里的食物引起的。在艰苦训练或比赛中通常会发生岔气现象。要摆脱岔气困扰，就要注意你呼气和吸气时是哪只脚着地，然后切换模式。因此，如果你是右脚着地引起的，那就换成左脚着地时吸气。如果无效，那就停止跑步，将两只胳膊举过头顶。向岔气位置的反方向弯腰，直到疼痛缓解。　　针对性(Specificity)：为最大限度提升状态而选择适当的运动作为训练内容，且与具体项目密切相关的特性。比如，全马和半马的针对性训练是长距离跑，而不是骑自行车，因为它使肌肉为你将在比赛中进行的特定活动做好准备——进行一次持续几小时的长距离跑。　　速度训练(Speedwork)：也被称为间隔训练或往返训练，速度训练是指任何以比正常情况更快的配速进行的跑步训练。通常是在跑道上进行的。有益增强心血管健康。　　分段时间(Splits)：完成任意定义距离的时间。如果你跑800m或者2圈，那你可能会根据第一圈后的分段时间来预计一个平均配速。　　连续完赛者(Streaker)：通常指那些已经连续多年完成同一项赛事的跑者。　　步频(Stride rate)：跑1分钟脚着地的次数。这种测量通常是用来估算跑步效率的。较高的步频——如每分钟170步或以上——能减少伤病，还能让你跑得更快。那个步数通常是指两只脚着地的总次数。因此，一个步频170的跑者，其左右脚将分别着地

【答案】：编码特定原则是指学习时对整个情境特征一起编码贮存的心理现象，即在学习时进行编码工作后(包括学习材料及学习时的内外在情境)，如果检索时的内外在情境和编码时的情境相似，则情境可提供额外线索，记忆较容易提取。

1、特异性（specificity）的本质含义是“Connected with one particular thing only”即只与唯一的特定事物相关，具有专一性。2、在免疫学上我们会说“抗体具有特异性”，指的就是抗体具有专一性，某一特定的抗体只能与唯一一种抗原结合。其实准确来讲是一类具有特定抗原表位的抗原，因为某些不同的抗原具有相同的抗原表位（称为交叉抗原），也可与同一种抗体特异性结合。

计算公式为：TNR= TN / (FP + TN)。TNR即为特异度（specificity）。true negative rate，描述识别出的负例占所有负例的比例。TPR：TPR即为敏感度（sensitivity），true positive rate，描述识别出的所有正例占所有正例的比例。计算公式为：TPR=TP/ (TP+ FN)。其它的评价指标：ACC：classification accuracy，描述分类器的分类准确率。计算公式为：ACC=(TP+TN)/(TP+FP+FN+TN)。BER：balanced error rate。计算公式为：BER=1/2*(FPR+FN/(FN+TP))。FPR：false positive rate，描述将负例识别为正例的情况占所有负例的比例。计算公式为：FPR= FP / (FP + TN)。

灵敏度（sensitivity），又称真阳性率，即实际有病，并且按照该诊断试验的标准被正确地判为有病的百分比。它反映了诊断试验发现病人的能力。特异度（specificity），又称真阴性率，即实际没病，同时被诊断试验正确地判为无病的百分比。它反映了诊断试验确定非病人的能力。灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。灵敏度和特异度指标的重要性如果一项诊断试验的灵敏度比较低，那么会出现很多假阴性的患者。这会延误患者的就诊，影响病程发展和愈后，甚至导致患者过早死亡。如果一项诊断试验的特异度比较低，那么会出现很多假阳性的患者。这样会浪费医疗资源、造成患者无端的恐慌和焦虑。因此，具有较高的灵敏度和特异度是一项诊断试验的应用基础。

灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。超声诊断 ＋－合计＋A B－C D灵敏度＝A/(A+C)*100%特异度＝D/(B+D)*100%扩展资料灵敏度（Sensitivity）是指某方法对单位浓度或单位量待测物质变化所致的响应量变化程度，它可以用仪器的响应量或其他指示量与对应的待测物质的浓度或量之比来描述。灵敏度指示器的相对于被测量变化的位移率，灵敏度是衡量物理仪器的一个标志，特别是电学仪器注重仪器灵敏度的提高。通过灵敏度的研究可加深对仪表的构造和原理的理解。特异度(specificity，SPE)，又称真阴性率(truenegativerate，TNR),即它反映筛检试验确定非病人的能力。参考资料：百度百科特异度

灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。金标准（能确诊）超声诊断＋－合计＋AB－CD合计灵敏度＝A/(A+C)*100%特异度＝D/(B+D)*100%阳性预测值＝A/(A+*100%阴性预测值＝D/(C+D)*100%正确指数＝灵敏度＋特异度－1误诊率＝B/(B+D)漏诊率＝C/(A+C)假阳性率＝B/(B+D)假阴性率＝C/(A+C)诊断符合率＝(A+D)/(A+B+C+D)

a、具有一般催化剂的性质加速化学反应的进行，而其本身在反应前后没有质和量的改变，不影响反应的方向，不改变反应的平衡常数b、具极高的催化效率。一般而论，酶促反应速度比非催化反应高107-20倍c、高度的专一性?一种酶只作用于一类化合物或一定的化学键，以促进一定的化学变化，并生成一定的产物，这种现象称为酶的特异性或专一性(specificity)。受酶催化的化合物称为该酶的底物或作用物(substrate)。酶对底物的专一性通常分为绝对特异性、相对特异性和立体异构特异性。绝对特异性(absolutespecificity)指一种酶只作用于一种底物产生一定的反应，称为绝对专一性，如脲酶，只能催化尿素水解成nh3和co2，而不能催化甲基尿素水解。相对特异性(relativespecificity)指一种酶可作用于一类化合物或一种化学键，这种不太严格的专一性称为相对专一性。如脂肪酶不仅水解脂肪，也能水解简单的酯类；磷酸酶对一般的磷酸酯都有作用，无论是甘油的还是一元醇或酚的磷酸酯均可被其水解。一种酶对底物的立体构型的特异要求，称为立体异构专一性或特异性(stereospecificity)。如α-淀粉酶只能水解淀粉中α-1,4-糖苷键，不能水解纤维素中的β-1，4-糖苷键；l-乳酸脱氢酶的底物只能是l型乳酸，而不能是d型乳酸。酶的立体异构特异性表明，酶与底物的结合，至少存在三个结合点。d、酶活性的可调节性?酶是生物体的组成成份，和体内其他物质一样，不断在体内新陈代谢，酶的催化活性也受多方面的调控。例如，酶的生物合成的诱导和阻遏、酶的化学修饰、抑制物的调节作用、代谢物对酶的反馈调节、酶的别构调节以及神经体液因素的调节等，这些调控保证酶在体内新陈代谢中发挥其恰如其分的催化作用，使生命活动中的种种化学反应都能够有条不紊、协调一致地进行。?e、酶活性的不稳定性?酶是蛋白质，酶促反应要求一定的ph、温度等温和的条件，强酸、强碱、有机溶剂、重金属盐、高温、紫外线、剧烈震荡等任何使蛋白质变性的理化因素都可能使酶变性而失去其催化活性。?f、酶促反应的序列酶促反应具有很高的特异性，产物和底物各不相同。一个细胞可以同时进行数百种甚至更多的酶促反应，这些反应不是独立的，而是相互联系的，并形成序列。每个序列都有自己的生物功能，如葡萄糖的氧化等，多个序列反应进而组合而成细胞的代谢网络。酶促反应通过产物—底物连接起来的特征具有重要的生物学意义：它使细胞中物质和能的代谢是高度严格有序的，它规定了细胞中的化学反应总是沿着特定路线进行。g、酶的抑制剂（enzymeinhibitors）：抑制酶的活性，或使酶分子本身受到破坏，但不引起酶蛋白变性的物质的化学物质。

1、高效性：酶的催化效率比无机催化剂更高,使得反应速率更快； 2、专一性：一种酶只能催化一种或一类底物,如蛋白酶只能催化蛋白质水解成多肽； 3、温和性：是指酶所催化的化学反应一般是在较温和的条件下进行的.4、活性可调节性：包括抑制剂和激活剂调节、反馈抑制调节、共价修饰调节和变构调节等.5.有些酶的催化性与辅因子有关.6.易变性,由于大多数酶是蛋白质,因而会被高温、强酸、强碱等破坏.

a、具有一般催化剂的性质 加速化学反应的进行，而其本身在反应前后没有质和量的改变，不影响反应的方向，不改变反应的平衡常数 b、具极高的催化效率。 一般而论，酶促反应速度比非催化反应高107-20倍 c、高度的专一性 一种酶只作用于一类化合物或一定的化学键，以促进一定的化学变化，并生成一定的产物，这种现象称为酶的特异性或专一性(specificity)。受酶催化的化合物称为该酶的底物或作用物(substrate)。 酶对底物的专一性通常分为绝对特异性、相对特异性和立体异构特异性。绝对特异性(absolute specificity)指一种酶只作用于一种底物产生一定的反应，称为绝对专一性，如脲酶，只能催化尿素水解成nh3和co2，而不能催化甲基尿素水解。相对特异性(relative specificity)指一种酶可作用于一类化合物或一种化学键，这种不太严格的专一性称为相对专一性。如脂肪酶不仅水解脂肪，也能水解简单的酯类；磷酸酶对一般的磷酸酯都有作用，无论是甘油的还是一元醇或酚的磷酸酯均可被其水解。一种酶对底物的立体构型的特异要求，称为立体异构专一性或特异性(stereospecificity)。如α-淀粉酶只能水解淀粉中α-1,4-糖苷键，不能水解纤维素中的β-1，4-糖苷键；l-乳酸脱氢酶的底物只能是l型乳酸，而不能是d型乳酸。酶的立体异构特异性表明，酶与底物的结合，至少存在三个结合点。 d、酶活性的可调节性 酶是生物体的组成成份，和体内其他物质一样，不断在体内新陈代谢，酶的催化活性也受多方面的调控。例如，酶的生物合成的诱导和阻遏、酶的化学修饰、抑制物的调节作用、代谢物对酶的反馈调节、酶的别构调节以及神经体液因素的调节等，这些调控保证酶在体内新陈代谢中发挥其恰如其分的催化作用，使生命活动中的种种化学反应都能够有条不紊、协调一致地进行。 e、酶活性的不稳定性 酶是蛋白质，酶促反应要求一定的ph、温度等温和的条件，强酸、强碱、有机溶剂、重金属盐、高温、紫外线、剧烈震荡等任何使蛋白质变性的理化因素都可能使酶变性而失去其催化活性。 f、酶促反应的序列酶促反应具有很高的特异性，产物和底物各不相同。一个细胞可以同时进行数百种甚至更多的酶促反应，这些反应不是独立的，而是相互联系的，并形成序列。每个序列都有自己的生物功能，如葡萄糖的氧化等，多个序列反应进而组合而成细胞的代谢网络。酶促反应通过产物—底物连接起来的特征具有重要的生物学意义：它使细胞中物质和能的代谢是高度严格有序的，它规定了细胞中的化学反应总是沿着特定路线进行。 g、酶的抑制剂（enzyme inhibitors）： 抑制酶的活性，或使酶分子本身受到破坏，但不引起酶蛋白变性的物质的化学物质。

不是所有酶。酶的催化特异性表现在它对底物的选择性和催化反应的特异性两方面。体内的化学反应除了个别自发进行外，绝大多数都由专一的酶催化，一种酶能从成千上万种反应物中找出自己作用的底物，这就是酶的特异性。根据酶催化特异性程度上的差别，分为绝对特异性（absolute specificity）、相对特异性（relative specificity）和立体异构特异性（stereospecificity）三类。一种酶只催化一种底物进行反应的称绝对特异性，如脲酶只能水解尿素使其分解为二氧化碳和氨；若一种酶能催化一类化合物或一类化学键进行反应的称为相对特异性，如酯酶既能催化甘油三脂水解，又能水解其他酯键。具有立体异构特异性的酶对底物分子立体构型有严格要求，如L乳酸脱氢酶只催化L-乳酸脱氢，对D-乳酸无作用。

一种酶只能催化一种对应的蛋白质或一类蛋白质，这是酶的专一性．酶的专一性酶是活细胞产生的具有生物催化功能的一类有机物。绝大多数的酶都是蛋白质，只有极少数酶是RNA。酶的重要特性之一，就是具有专一性。酶的专一性又称酶的特异性，是指酶催化生化反应时对底物的选择性，即一种酶只能催化一种或一类化合物的化学反应。例如，蛋白酶只能催化蛋白质的水解，却不能催化脂肪的分解；唾液淀粉酶只能催化淀粉的水解，却不能催化蔗糖的水解。又如，一种限制性内切酶只能识别某一特定的核苷酸序列，并在特定部位发挥作用，产生特定的粘性末端。正是由于酶的专一性，导致生物体内的酶极其复杂多样，例如水解酶类、合成酶类、氧化酶类、脱氢酶类等等。这就保证了生物体内极其复杂多样的生化反应能高效有序地进行。

organ specificity释义器官专一性，器官特异性器官专一性; 器官特性; 瀑专一性双语例句 1The result of comparison between it and other water-soluble blood group substances indicated that SPBGS-A might possess organ specificity.经与其它水溶性血型物质在化学组成上进行比较，提示其可能具有一定的器官特异性。2However, the lack of receptor subtype selectivity or organ specificity of M receptor antagonists limited their clinical application.由于M受体拮抗剂缺乏对受体的选择性和对组织的特异性，限制了其临床应用。

是英语吗？

假设检验 是指根据以往的经验和已知信息对总体提出假设，然后利用样本信息检验假设是否符合事实，最后作出接受还是拒绝这个假设的判断。根据检验内容是否涉及总体分布而分为 参数的假设检验和非参数检验 。 统计假设，简称为假设，通常用字母H表示，针对某一个问题，我们一般会提出两个完全相反的假设，并将其中的一个称为 原假设或者零假设，用H0表示 。而另一个假设则称为 对立假设或者备择假设，用H1或者Ha表示 。 关于总体参数θ的假设有三种情况： (1) H0:θ>=θ0 H1:θ<θ0 (2) H0:θ<=θ0 H1:θ>θ0 (3) H0:θ=θ0 H1:θ!=θ0 以上三种情况中，(1)(2)称为单边检验，(3)称为双边检验。 那么我们要如何对提出的各种不同假设进行检验呢？ 一般地，在假设检验问题中，若寻找到某个统计量，其取值大小和原假设H0是否成立有密切联系时，我们将该统计量称为该假设检验问题的 检验统计量 ，而对应于拒绝原假设H0时，样本值的范围称为拒绝域，其补集为接受域。 因为我们是根据样本推断总体，由于抽样的随机性，所以也有可能推出错误的结论。因此，在假设检验推断中可能会出现下述四种情况： 拒绝了一个真实的原假设，我们称为 第I类错误或者弃真错误 ，而接受了一个错误的假设，我们称为 第II类错误或者取伪错误 ，用α表示第I类错误的概率，β表示第II类错误的概率。 α=P(第I类错误)=P(拒绝H0|H0是真实的) β=P(第II类错误)=P(接受H0|H0是错误的) 通常在假设检验中，我们会确定一个 显著水平α ，常取0.05或者0.01以控制第I类错误的概率，即要求检验犯第I类错误的概率不超过α，然后在满足这个约束条件的检验中，再寻找检验使得犯第II类错误的概率尽可能晓。上述即为假设检验理论中的 奈曼-皮尔逊原则 。 通常犯这两类错误的概率相互制约，当α减小时，β会增加，所以如果想要同时使得犯两类错误的概率都很小，就必须有足够大的样本容量。 提到这两类错误，我们就要介绍几个在生物统计中经常碰到的概念： 特异性(specificity)和敏感性(sensitivity) ： 所以也就是： 那么我们经常提到的P值又是什么呢？ 当原假设H0为真时，检验统计量取比观察到的结果更为极端的数值的概率，称为P_值，我们会使用该值来衡量拒绝H0的理由是否充分，P_值较小说明观察到的结果在一次实验中发生的可能性较小，拒绝H0的理由越充分；相反，P_值越大说明观察到的结果在一次试验中发生的可能性较大，所以没有足够的理由拒绝H0。 当假设检验的显著性水平为α，若P_值小于等于α，则拒绝原假设，此时我们称检验结果在水平α下是统计显著的。

это по-русски говорить?( 请问这用俄语怎么说?) 斯噶日A接，把日啊鲁斯答，噶克 爱答 把路斯给 噶挖力七？自己打的，蛮辛苦，望LZ采纳希望我的回答对你能有帮助，^_^ 也希望你能采纳为最佳答案！百度搜索:麦拍拍

CSS执行顺序与优先权的问题其实就是一个冲突解决的问题，当同一个元素(或内容)被CSS选择符选中时，就要按照优先权取舍不同的CSS规则，这其中涉及到的问题其实很多。首先就是CSS规则的specificity(特殊性)，CSS2.1有一套关于specificity的计算方式，用一个四位的数字串(CSS2是三位)来表示，最终specificity越高的规则越特殊，在优先级判定时也就越有优势。关于specificity的具体计算在各种情况下的数字加成有如下一般规则：每个ID选择符(#someid)，加 0,1,0,0。每个class选择符(.someclass)、每个属性选择符(形如[attr=”"]等)、每个伪类(形如:hover等)加0,0,1,0每个元素或伪元素(:firstchild)等，加0,0,0,1其他选择符包括全局选择符*，加0,0,0,0。相当于没加，不过这也是一种specificity，后面会解释。按这些规则将数字串逐位相加，就得到最终计算得的specificity，然后在比较取舍时按照从左到右的顺序逐位比较。举一些例子吧：h1 {color: red;}/* 只有一个普通元素加成，结果是 0,0,0,1 */body h1 {color: green;}/* 两个普通元素加成，结果是 0,0,0,2 */ ——后者胜出h2.grape {color: purple;}/* 一个普通元素、一个class选择符加成，结果是 0,0,1,1*/h2 {color: silver;}/*一个普通元素，结果是 0,0,0,1 */ ——前者胜出htmlbody table tr[id=”totals”] td ulli {color: maroon;}/* 7个普通元素、一个属性选择符、两个其他选择符，结果是0,0,1,7 */li#answer {color: navy;}/* 一个ID选择符，一个普通选择符，结果是0,1,0,1 */ ——后者胜出除了specificity还有一些其他规则文内的样式优先级为1,0,0,0，所以始终高于外部定义。这里文内样式指形如div style=”color: red”blah/div的样式，而外部定义指经由link或style标签定义的规则。有!important声明的规则高于一切。如果!important声明冲突，则比较优先权。如果优先权一样，则按照在源码中出现的顺序决定，后来者居上。由继承而得到的样式没有specificity的计算，它低于一切其他规则(比如全局选择符*定义的规则)。关于经由@import载入的外部样式，由于@import必须出现在所有其他规则定义之前(如不是，则浏览器应该忽略之)，所以按照后来居上原则，一般优先权冲突时是占下风的。这里需要提一下IE，IE是可以识别位置错误的@import的，但无论@import在什么地方，它都认为是位于所有其他规则定义之前的，这可能会引发一些误会。所以优先权问题虽然看起来简单，但其背后还是有蛮复杂的机制的，需要多多留意。

理论板数，分离度，灵敏度，拖尾因子，重复性 五项指标

目录 1 拼音 2 英文参考 3 概述 4 疾病名称 5 英文名称 6 分类 7 ICD号 8 流行病学 9 紧张性头痛的病因 9.1 发作性紧张型头痛（episodic tension，ETTH） 9.2 慢性紧张型头痛（chronic tension，CTTH） 10 发病机制 10.1 紧张性头痛与颅周肌肉疾患的关系 10.2 紧张性头痛与心理变化之间的关系 10.3 紧张性头痛与血管性头痛的关系 10.4 对紧张性头痛的一些生化观察 11 紧张性头痛的临床表现 12 紧张性头痛的并发症 13 实验室检查 14 辅助检查 15 紧张性头痛的诊断 16 鉴别诊断 16.1 偏头痛 16.2 丛集性头痛 16.3 三叉神经痛 16.4 颅内占位性疾病引起的头痛 16.5 颅内慢性感染引起的头痛 16.6 自身免疫性脑膜脑炎引起的头痛 16.7 颅内压力异常所致的头痛 17 紧张性头痛的治疗 17.1 药物治疗 17.1.1 酮洛芬（酮基布洛芬） 17.1.2 萘普生（naproxen） 17.1.3 普罗喹宗（proquazone） 17.1.4 阿米替林（amitriptyline） 17.1.5 乙哌立松（eperisone） 17.2 非药物治疗 18 预后 19 紧张性头痛的预防 20 相关药品 21 相关检查 附： 1 治疗紧张性头痛的穴位 1 拼音 jǐn zhāng xìng tóu tòng 2 英文参考 tension eadache 3 概述 紧张型头痛（tension headache, TTH）是最常见的一种头痛类型，一般认为其患病率高于偏头痛，约占门诊头痛患者的半数。TTH是1998年国际头痛协会（International headache society，IHS）在“头痛疾病，脑神经痛和面部疼痛分类和诊断标准”中制定的诊断名称，现已在国际上广泛采用。 紧张性头痛（TTH）包括了1962年由Ad Hoc委员会对头痛分类中的肌收缩性头痛和精神性头痛的内容。在新的分类中还根据头痛发作的时间和颅周肌肉疾患将TTH再分为2种亚型：①发作性紧张型头痛（episodic tension，ETTH）。②慢性紧张型头痛（chronic tension，CTTH）。 发作性紧张型头痛（ETTH）和慢性紧张型头痛（CTTH）的区别在于前者每月15天以内至少有10次头痛发作，每次持续30min～7天之久；而后者则每个月至少有15天的头痛发作。 紧张性头痛是由于头部与颈部肌肉持久的收缩所致，而引起这种收缩的原因有三：①作为焦虑或忧郁伴随精神紧张的结果；②作为其他原因的头痛或身体其他部位疼痛的一种继发症状；③由于头、颈、肩胛带姿势不良所引起。 紧张性头痛在发作期，主要控制头痛；在缓解期，主要预防发作。本病的关键是预防发作，心理检查和心理治疗极为重要，应在心理治疗的基础上辅以药物治疗。 4 疾病名称 紧张性头痛 5 英文名称 tension eadache 6 分类 神经内科 > 头痛 7 ICD号 G44.2 8 流行病学 紧张性头痛是最常见的一种头痛类型，一般认为其患病率高于偏头痛（约6%的男性，18%的女性患有偏头痛），约占门诊头痛患者的半数。多见于青、中年，儿童也可患病，男、女无差别。 9 紧张性头痛的病因 一般认为紧张性头痛与颅周肌肉疾患有关或为精神性头痛。在新的分类中还根据头痛发作的时间和颅周肌肉疾患将紧张性头痛（TTH）再分为2种亚型： 9.1 发作性紧张型头痛（episodic tension，ETTH） （1）与颅周肌肉疾患有关的发作性紧张型头痛。 （2）与颅周肌肉疾患无关的发作性紧张型头痛。 9.2 慢性紧张型头痛（chronic tension，CTTH） （1）与颅周肌肉疾患有关的慢性紧张型头痛。 （2）与颅周肌肉疾患无关的慢性紧张型头痛。 10 发病机制 紧张型头痛虽然是一种常见的头痛病，但对其发病机制至今尚未完全明确，近年研究状况概述如下： 10.1 紧张性头痛与颅周肌肉疾患的关系 自1940年以来，文献中就对这两者之间的关系加以论述，但肌肉疾患是紧张性头痛（TTH）的原因还是结果，或只是紧张性头痛（TTH）发病机制中的因素之一，至今尚无结论。 Peterson等（1995）对一组TTH患者就其头痛时发生在头部疼痛肌肉位置的特异性（site specificity）做了研究。他们采用自我分级评定法（subjective self－report rating）检测5处肌肉，包括额肌、颞肌、嚼肌、头夹肌和斜方肌的疼痛及肌肉紧张（muscle tension）程度，并观察这些肌肉的肌电活动水平。虽然对每块肌肉都做了详细的定量观察，结果并未发现肌肉疼痛和肌紧张程度与肌电活动水平之间有显著的关系。Jensen等（1998）对其亚型慢性紧张型头痛（CTTH）和发作性紧张型头痛（ETTH）各28例，通过触痛定量、压痛阔值、热痛阈值和颞肌及斜方肌肌电活动进行观察，结果发现在慢性紧张型头痛（CTTH）伴有颅周肌肉疾患者，其触痛显著，对机械性 *** 的疼痛呈过敏反应，即触痛越显著，其对机械性 *** 反应也越敏感，并且肌电活动也显著增加。但对热痛 *** 阈值并无异常。在发作性紧张型头痛（ETTH）患者则上述改变均不明显。近年来Bansevicius等（1999）对紧张性头痛（TTH）患者的肌肉疼痛、紧张和肌电反应之间也进行了相关性研究。实验对疼痛采用视觉模拟量表（visual *** og scale，VAS）记录前额、左右颞肌、颈部和左右肩部肌肉的疼痛程度，并同时描记该部位浅层肌电活动。另对紧张（tension）和疲倦（fatigue）采用问询方式，由患者自我评定，也按VAS方法记录。通过上述定量研究发现：疲倦和疼痛之间，在全部实验过程中有显著相关性，疲倦犹如头痛的一部分，即头痛时间越长，疲倦感觉越显著；但紧张和疼痛之间相关性较弱，仅在后实验期有相关性，且只见于颈部肌肉。至于肌电活动和疼痛之间，肌电活动和疲倦之间，紧张与疲倦之间均无相关性。因此作者认为紧张在紧张性头痛（TTH）中的作用并不突出。 10.2 紧张性头痛与心理变化之间的关系 Catheart等（1998）就诱发相关情绪（arousalrelated mood）和发作性紧张型头痛（ETTH）之间的关系做了生物心理学的实验研究。他们采用激化去激化形容检测量表（activationdeactivation adjective check list，ADACL）将诱发力量（energy）、厌倦（tiredness）、紧张（tension）和安静（calmness）做记分定量分析。结果发现发作性紧张型头痛（ETTH）患者的紧张水平高于对照组，即使在不头痛时也高。另在非头痛期，其紧张水平则显著低于头痛期。因此认为紧张和头痛之间是有关系的。 10.3 紧张性头痛与血管性头痛的关系 由于临床上可以发现紧张型头痛和偏头痛同时发生在同一位患者，以及有些患者最初表现为偏头痛，当发作频率逐渐增加后表现为发作性紧张型头痛（ETTH），并可进而转为慢性紧张型头痛（CTTH）。因此对这两类头痛的关系曾有不少报道，如Tackeshima等（1998）在复习文献时指出肌收缩性头痛和偏头痛二者之间有不少共同之处，如两者临床症状和特征可相互重叠，两者血小板5HT均可降低，血浆5H5HT均可升高，两者外周自主神经系统的交感神经功能均可低下，遗传学研究发现同一家族中既有偏头痛又有肌收缩性头痛患者等。近来Hannerz等（1998）提出慢性紧张型头痛（CTTH）是否为血管性头痛？他们的实验研究是将慢性紧张型头痛（CTTH）患者先仰卧位，分别采用舌下含化硝酸甘油和头部放低位来诱发头痛。结果健康对照组未能诱发出明显的头痛，而慢性紧张型头痛（CTTH）患者的头痛强度加剧，并且颈部二维多普勒超声（duplex ultrasound system）检测颈总动脉的管径和血流，发现头痛的强度增加和管径增大有关，即管径加大，头痛强度增加，管径变小，头痛强度也减弱。但头痛强度和血管内的血流变化无关。因此作者认为慢性紧张型头痛（CTTH）患者头痛的发生和颅脑血流动力学有密切关系。由于在头低位结束后，患者头痛减轻速度缓慢，故认为引起头痛系由于颅内静脉回流不足或静脉扩张所致。 10.4 对紧张性头痛的一些生化观察 近年来一些学者从生化等方面对紧张性头痛（TTH）做了观察，如Oishi等（1998）检测血浆血小板因子血小板因子4、β血栓球蛋白和11脱氢血栓烷素B2水平，发现发作性紧张型头痛（ETTH）患者的上述3种物质含量均显著高于慢性紧张型头痛（CTTH）组和对照组。认为发作性紧张型头痛（ETTH）患者的头痛和血小板功能障碍尤为密切。Mishima等（1997）发现紧张性头痛（TTH）患者血清血小板镁离子水平降低，认为可能和血小板功能增强有关。Martinez等（1994）发现紧张性头痛（TTH）患者血浆5羟色5羟色胺水平高于对照组，儿茶酚胺水平低于对照组。血浆多巴多巴胺水平与头痛持续时间呈正相关，以及肾上腺素水平与头痛强度呈负相关。此外，还发现单胺水平与抑郁程度并无相关性。这些结果提示紧张性头痛（TTH）患者中枢单胺能神经系统功能有变化，这种变化和随之而来的抑郁无关，而和发生头痛的病理生理机制有关。Marukawa等（1996）发现紧张性头痛（TTH）患者头痛发作期唾液中P物质和5羟色胺含量显著升高，认为P物质系由痛觉系统所释放。 总之，上述举例表明：紧张性头痛（TTH）的发病机制尚在从多方面进行研究，至今包括头痛和肌肉之间的关系，头痛和抑郁之间的关系，甚至“紧张”是指肌肉紧张还是精神心理学的概念均存在着不同的认识。 11 紧张性头痛的临床表现 紧张性头痛多见于青、中年，儿童也可患病，男、女无差别。病初症状较轻，以后渐渐明显加重。紧张型头痛的临床特征是头部呈持续性钝痛，无搏动性，头痛位于顶、颞、额及枕部，有时上述几个部位均有疼痛，头痛程度属轻度或中度，不因体力活动而加重，常诉头顶重压发紧或头部带样箍紧感，不伴恶心和呕吐，另在枕颈部发紧僵硬，转颈时尤为明显，无畏光或畏声。头痛可于晨间醒来时或起床后不久出现，可逐渐加重或整天不变，病人常声称头痛多年来未缓解过。少数患者伴有轻度烦躁或情绪低落。部分病人和偏头痛并存。查体包括神经系统检查无阳性体征。颅周肌肉如颈枕部肌肉，头顶部及肩上部肌肉常有压痛，有时轻轻按揉，患者感到轻松舒适。脑部CT或MRI应无异常，不伴有高血压及明显的五官科等疾病。 12 紧张性头痛的并发症 紧张性头痛患者的颈枕部肌肉、头顶部及肩上部肌肉常有压痛，可能存在“情绪紧张”或抑郁表现。 13 实验室检查 血、尿常规、电解质及脑脊液检查，排除器质性病变。 14 辅助检查 颅脑CT或MRI检查，具有重要的鉴别诊断意义。 15 紧张性头痛的诊断 紧张型头痛的诊断，主要依靠患者对头痛部位、性质及频度的描述。患者一般体格及神经检查均无异常。对病程已超过1年，且脑部CT或MRI无异常者不难确诊。如果患者头痛病程较短，应注意和颅内各类器质性疾病相鉴别。 1.头痛多于30岁前后发生，多位于两额及枕、颈部，呈持续性钝痛，而头痛的持续性为其主要特征； 2.部分病人和偏头痛并存； 3.部分病人有“空枕头”征； 4.排除脑肿瘤、高血压、癫痫和青光眼等所引起的头痛。 16 鉴别诊断 16.1 偏头痛 偏头痛属血管性头痛，常见于中青年和儿童。头痛位于一侧颞额眶部，呈搏动性跳痛，常伴恶心及呕吐。为发作性头痛，头痛前可先有视觉障碍如视物模糊，视野中有盲点或偏盲等先兆，也可无任何先兆即开始偏侧头痛。一般历时数小时或数天而缓解，极少数患者呈偏头痛持续状态。少数患者偏头痛可能和紧张型头痛同时存在，以致两者难以区分。 16.2 丛集性头痛 丛集性头痛可能属血管性并和下丘脑功能障碍有关。头痛位于一侧眶颞额部，重者波及全头部。头痛发作呈密集性，剧烈且无先兆。头痛发作迅速并可突然停止。发作时伴以结膜充血，流泪，流涕及多汗，少数出现上睑下垂。每天发作数次，并可在睡眠中发作，每次发作历时数十分钟至数小时，并可连续数天至数周，但缓解期可长达数月至数年之久。经对患者详细询问病史和发作观察，不难与紧张型头痛鉴别。 16.3 三叉神经痛 三叉神经痛系面部三叉神经分布区的发作性短暂剧痛。每次疼痛仅数秒钟，每天发作数次至数十次。疼痛如刀割，烧灼或针刺样，常因洗脸、刷牙、说话、咀嚼而诱发。患者常可指出诱发疼痛的位置，称为“扳机点”。本病好发于中、老年人，以三叉神经第2，3支受累较多。若单纯第1支受累尤应注意和 ETTH相鉴别。 16.4 颅内占位性疾病引起的头痛 颅内占位性疾病引起的头痛包括颅内肿瘤，颅内转移癌，脑脓肿及脑寄生虫病等症。此类头痛系由于颅内压增高所致，随病程进展常伴有喷射性呕吐和眼底水肿，但早期可被误诊为紧张型头痛。对病程较短的头痛患者，除注意眼底改变外，仔细的神经系统检查极为重要。如发现病理反射等体征出现，常提示并非紧张型头痛而应及时采用脑CT或MRI等检查以助鉴别。 16.5 颅内慢性感染引起的头痛 颅内慢性感染引起的头痛包括结核性脑膜炎，真菌性脑膜炎，猪囊尾蚴病（囊虫病）性脑膜炎及梅毒性脑膜炎等症。这些脑膜炎均以头痛为早期症状，一般皆伴有发热，但部分不典型患者，初期只有低热，而且脑膜 *** 征阴性，颇易误诊为紧张型头痛。故在询问病史时，只要近期有过“感冒”史或查体发现有可疑的病理反射，即应及时考虑腰椎穿刺，详细检测脑脊液的压力、细胞学、生化、色氨酸及墨汁染色等常规化验。必要时应同时检测血液和脑脊液中抗结核抗体、猪囊尾蚴病（囊虫病）免疫试验及梅毒试验等以助明确诊断。 16.6 自身免疫性脑膜脑炎引起的头痛 自身免疫性脑膜脑炎引起的头痛包括神经白塞病、Vogt小柳原田综合征及中枢神经系统结节病。这些疾病累及脑膜或脑主质时可引起炎性反应而出现头痛，且不一定伴有发热，故易被误诊为紧张型头痛。这类疾病的排除主要靠详细的病史询问、全面的查体和脑部CT或MRI检查。神经白塞病（NeuroBehcet病）的脑膜脑炎型，应有该病的基本征候如口、眼或外生殖器黏膜溃疡。Vogt小柳原田综合征又名葡萄膜脑膜脑炎，故应有眼部损害，病程数周以上者常伴白发、脱发及皮肤白斑等临床表现。中枢神经系统结节病 （neurosarcoidosis）常有脑部局灶性体征，且脑CT或MRI显示肉芽肿性损害。 16.7 颅内压力异常所致的头痛 颅内压力异常所致的头痛包括颅内低压综合征，良性颅内高压症及正常颅压脑积水。此类患者均以头痛为主，酷似紧张型头痛。颅内低压综合征多因脑脊液吸收过快或分泌减少所致。失水及感染可能为其诱因。良性颅内高压症常伴视力障碍。服用过量四环素或维生素A、空蝶鞍以及妊娠期可能诱发。正常颅压脑积水常见于脑外伤后或珠网膜下隙出血恢复期，其发病原因可能和脑脊液吸收障碍有关。此类疾病可通过腰椎穿刺测量颅压以及脑CT检查以兹鉴别。 17 紧张性头痛的治疗 紧张性头痛在发作期，主要控制头痛；在缓解期，主要预防发作。本病的关键是预防发作，心理检查和心理治疗极为重要，应在心理治疗的基础上辅以药物治疗。 紧张型头痛的治疗可分为药物和非药物治疗。 17.1 药物治疗 由于紧张型头痛的发病机制并不清楚，所以在药物选择上多采用温和的非麻醉性止痛药。借以减轻症状，其中主要是非类固醇性抗炎类药物（nonsteroidal antiinflammatory drug，NSAID）。其他药物包括适量的肌松弛药和轻型的镇静药，抗抑郁药也常根据病情应用。一般多以口服方式给药，并且短期应用，以免引起药物的毒副作用。 17.1.1 （1）酮洛芬（酮基布洛芬） 酮洛芬属NSAID类，除用于紧张型头痛外，也适用于肌肉和关节痛。止痛属暂时性，其作用为抑制前列腺素合成，提高细胞内cAMP，改善血小板功能。口服剂量为12.5～25mg/次。毒副作用为胃不适、恶心、腹泻、心悸、出汗、嗜睡及皮肤瘙痒等。 17.1.2 （2）萘普生（naproxen） 萘普生属NSAID类。通过抑制地诺前列素（前列腺素）的合成而起止痛抗炎作用。口服剂量为100～200mg/次，一般2～3次/d。毒副作用为恶心、胃部不适、疲倦、眩晕、乏力及思睡。孕妇及哺乳期妇女禁用。 17.1.3 （3）普罗喹宗（proquazone） 普罗喹宗属NSAID类。适用于急性紧张型头痛。其药理作用包括抑制前列腺素系统，而地诺前列素（前列腺素）被认为是引起头痛的生理介质。另可抑制血小板聚集，抑制5HT释放，降低毛细血管通透性及抑制缓激肽。口服剂量为75～150mg/次，毒副作用为恶心、呕吐、思睡等。 17.1.4 （4）阿米替林（amitriptyline） 阿米替林系三环类抗抑郁药，为较早用于慢性紧张型头痛伴有抑郁症状的药物。本药既是去甲肾上腺上腺上腺素再摄取抑制药，又是5羟色胺再摄取的抑制药。以前认为后者为本药止痛的主要途径，但近来的研究认为上述两种作用对止痛效果并无差别，并且头痛的改善是间接的，是由抗抑郁的效果所介导。口服剂量开始为75mg/d，以后渐增至150mg/d，分次服用。毒副作用为恶心、呕吐、乏力、困倦、头昏及失眠等。有严重心脏病及青光眼者忌用。 人体体表面积计算器 BMI指数计算及评价 女性安全期计算器 预产期计算器 孕期体重增长正常值 孕期用药安全性分级（FDA） 五行八字 成人血压评价 体温水平评价 糖尿病饮食建议 临床生化常用单位换算 基础代谢率计算 补钠计算器 补铁计算器 处方常用拉丁文缩写速查 药代动力学常用符号速查 有效血浆渗透压计算器 乙醇摄入量计算器 医学百科，马上计算！ 17.1.5 （5）乙哌立松（eperisone） 乙哌立松属骨骼肌松弛药，除可抑制肌张力过高并可抑制疼痛反射活动，从而改善紧张型头痛的症状。口服剂量150mg/d，分次服用。毒副作用为恶心、呕吐、胃部不适、腹泻、乏力、困倦及站立不稳。有药物过敏史、肝脏疾病者慎用；孕妇及哺乳期妇女禁用。 17.2 非药物治疗 物理疗法可使紧张型头痛得到改善。有学者采用的治疗方案包括四部分： （1）训练坐位、站立、睡眠及工作时颈部和头部的正确姿势。 （2）在家中练习改善头部位置和俯卧位练习，加强颈后部肌肉的动作，并在颈后部放置冰袋。 （3）在背和肩部进行中至深部 *** 2min。 （4）被动伸展斜角肌、斜方肌上部、提肩肌和胸肌5min。必要时根据病情被动运动颈前部肌肉（Harmmill，1995）。 此外，根据我国中医理论进行针刺及 *** 治疗紧张性头痛均有一定的疗效。近年来国内相继整理开发一些中医药物并已应用于临床，其特点系根据中医学理论对头痛的认识，辨证用药，标本兼顾，可防可治，且毒副作用较少。不论单独应用中药或与西药联合治疗，甚至配合物理及心理治疗均可获得良好的疗效。 18 预后 紧张性头痛与偏头痛类似，常可反复发作持续多年，一般预后良好。 19 紧张性头痛的预防 注意生活规律，避免过度疲劳、压力过大，防治亚健康状态等。 20 相关药品 硝酸甘油、甘油、多巴胺、肾上腺素、酮洛芬、布洛芬、萘普生、地诺前列素、阿米替林、去甲肾上腺素、乙哌立松 21 相关检查 5羟色胺、儿茶酚胺 治疗紧张性头痛的穴位 刺骨 束骨。束骨穴主治头目，腰背，下肢等疾患：如身热，头痛，目赤，耳聋，眩晕，项强，腰痛，髀枢痛，脚如结，... 安眠 奇穴名。在项部，当翳风穴与风池穴连线的中点。主治头痛、眩晕、目疾、耳鸣、失眠。安眠穴的定位：在项部，... 安眠穴 有枕小神经及耳大神经分支。主治病症：主治失眠，眩晕，头痛，心悸，精神病等。刺灸法：直刺1～1.5寸。... 耳背肾 准定位：耳背肾在耳背下部。耳背肾在耳背下部，即耳背5区。主治病症：耳背肾主治头痛、头晕、神经衰弱等。... 一光

酶的这种结构是它本身所具有的。决定酶作用专一性主要取决于酶活性中心的结构特异性，保持酶活性中心的空间结构是维持酶活性所必须的。一种酶只作用于一类化合物或一定的化学键，以促进一定的化学变化，并生成一定的产物，这种现象称为酶的特异性或专一性(specificity)。受酶催化的化合物称为该酶的底物或作用物(substrate)。酶对底物的专一性通常分为绝对特异性、相对特异性和立体异构特异性。绝对特异性(absolute specificity)指一种酶只作用于一种底物产生一定的反应，称为绝对专一性，如脲酶，只能催化尿素水解成nh3和co2，而不能催化甲基尿素水解。相对特异性(relative specificity)指一种酶可作用于一类化合物或一种化学键，这种不太严格的专一性称为相对专一性。如脂肪酶不仅水解脂肪，也能水解简单的酯类；磷酸酶对一般的磷酸酯都有作用，无论是甘油的还是一元醇或酚的磷酸酯均可被其水解。一种酶对底物的立体构型的特异要求，称为立体异构专一性或特异性(stereospecificity)。如α-淀粉酶只能水解淀粉中α-1,4-糖苷键，不能水解纤维素中的β-1，4-糖苷键；l-乳酸脱氢酶的底物只能是l型乳酸，而不能是d型乳酸。酶的立体异构特异性表明，酶与底物的结合，至少存在三个结合点。

Glutathioneperoxidases(GPx)抗氧化剂selenoenzymes保护各种organismsfrom氢过氧化物的氧化压力通过催化还原谷胱甘肽的消费。GPx家族包含四种类型的酶,classicalcytosolic GPx(cGPx),磷脂氢过氧化物GPx(PHGPx),等离子体GPx(pGPx)和胃肠道GPx(giGPx),所有这些都需要硒催化活性在活跃的网站。这些enzymesdiffers大大取决于氢过氧化物的反应性和硫醇辅因子。正统GPx专门利用谷胱甘肽作为reductionof减少衬底过氧化氢和有限数量的有机氢过氧化物,如cumenehydroperoxide和叔丁基氢过氧化物。PHGPx也使用谷胱甘肽asphysiological减少衬底,但是氢过氧化物基质specificityis更广泛。这种酶活跃在所有磷脂氢过氧化物,fattyacid氢过氧化物,氢过氧化枯烯,叔丁基氢过氧化物,cholesterolhydroperoxides和过氧化氢。另一方面,氢过氧化物substratespecificity pGPx更受限制的。尽管pGPx可以减少过氧化氢andorganic氢过氧化物,它比cGPx lessactive大约10倍。cGPx相比,谷胱甘肽是一个贫穷减少substratefor这种酶。以来的浓度减少humanplasma硫醇团体非常低,很可能减少衬底为等离子体酶,谷胱甘肽。另外,细胞外的硫氧还蛋白还原酶、硫氧还蛋白或glutaredoxin可以合理的候选人。catalyticcycle GPx包括三个主要步骤,如图3所示。

别看上边那个了，看我的吧！！1,用数字解释…因为金标准诊断的病例数a+c是个固定值，非病例数b+d也是固定值，如果敏感性越高，即a越大，c越小。又因为阴性预测值=d/（c+d），而果敏感性越高，c越小。c越小，则d不变时，阴性预测值=d/（c+d）变大。同理得阴性预测值的变化情况。2，用文字理解…因为在筛查试验的灵敏度愈高，假阴性率就愈低，筛查试验阴性者真正是非患者的可能性就愈大。

很棒，

"专一性"

向上一级继承ID 大于CLASS如果有重复，后面定义的覆盖前面定义的

税收是 国家的收入。。。。

酶作为生物催化剂和一般催化剂相比，在许多方面是相同的。如用量少而催化效率高。和一般催化剂一样，酶仅能改变化学反应的速度，并不能改变化学反应的平衡点，酶在反应前后本身不发生变化，所以在细胞中相对含量很低的酶在短时间内能催化大量的底物发生变化，体现酶催化的高效性。酶可降低反应的活化能（activation energy），但不改变反应过程中自由能的变化（△G），因而使反应速度加快，缩短反应到达平衡的时间，但不改变平衡常数（equilibrium constant）。酶的催化作用与一般催化剂相比，又表现出特有的特征。（一）酶催化的高效性酶的催化活性比化学催化剂的催化活性要高出很多。如过氧化氢酶（catalase）（含Fe2 ）和无机铁离子都催化过氧化氢发生如下的分解反应。1 mol的过氧化氢酶，1 min内，可催化5×106 mol的H2O2分解。同样条件下，1 mol的化学催化剂Fe2 ，只能催化6×10-4 mol的H2O2分解。二者相比，过氧化氢酶的催化效率大约是Fe2 的1010倍。酶催化效率的高低可用转换数（turnover number）的概念来表示。转换数是指底物浓度足够大时，每分钟每个酶分子能转换底物的分子数，即催化底物发生化学变化的分子数。根据上面介绍的数据，可以算出过氧化氢酶的转换数为5×106。大部分酶的转换数在1 000左右，最大的可达106以上。（二）酶催化的高度专一性一种酶只能作用于某一类或某一种特定的物质。这就是酶作用的专一性（specificity）。如糖苷键、酯键、肽键等都能被酸碱催化而水解，但水解这些化学键的酶却各不相同，分别为相应的糖苷酶、酯酶和肽酶，即它们分别被具有专一性的酶作用才能水解。（三）酶催化的反应条件温和酶促反应一般要求在常温、常压、中性酸碱度等温和的条件下进行。因为酶是蛋白质，在高温、强酸、强碱等环境中容易失去活性。由于酶对外界环境的变化比较敏感，容易变性失活，在应用时，必须严格控制反应条件。（四）酶活性的可调控性与化学催化剂相比，酶催化作用的另一个特征是其催化活性可以自动地调控。生物体内进行的化学反应，虽然种类繁多，但非常协调有序。底物浓度、产物浓度以及环境条件的改变，都有可能影响酶催化活性，从而控制生化反应协调有序的进行。任一生化反应的错乱与失调，必将造成生物体产生疾病，严重时甚至死亡。生物体为适应环境的变化，保持正常的生命活动，在漫长的进化过程中，形成了自动调控酶活性的系统。酶的调控方式很多，包括抑制剂调节、反馈调节、共价修饰调节、酶原激活及激素控制等。（五）酶催化的活性与辅酶、辅基和金属离子有关有些酶是复合蛋白质，其中的小分子物质辅酶（coenzyme）、辅基（cofactor）及金属离子与酶的催化活性密切相关。若将它们除去，酶就失去活性。

　　药物分析是运用化学、物理化学、生物学等的方法和技术，研究化学结构已经明确的药品的质量控制方法。接下来我为大家整理，希望对你有帮助哦! 　　生物碱alkaloids 　　阿片gum opium 　　扫尾剂tailing-suppressing reagent 　　蒂巴因thebaine 　　诺司卡品noscapine 　　竞争离子peting ions 　　亲脂性lipophicity 　　拖尾因子tailing factor 　　金刚烷adamantane 　　维生素vitamin 　　汞齐化法amalgamation method 　　氧瓶燃烧法oxygen flask bustion method 　　葡萄糖醛酸甙glucuronides 　　硫酸酯sulphates 　　血浆pla *** a 　　血清serum 　　全血whole blood 　　治疗药物浓度监测therapeutic drug monitoring，TDM 　　结合bound 　　游离free 　　缀合物conjugate 　　液-液提取法liquid-liquid extraction，LLE 　　离子对试剂ion pair reagent 　　离子对提取法ion pair extraction method 　　反离子counter 　　液-固提取法liquid-solid extraction LSE 　　半自动样品制备系统advanced automated sample processor，AASP 　　释药系统drug delivery system，DDS 　　中国药典Chinese Pharmacopoeia，ChP 　　美国药典The United States Pharmacopoeia，USP 　　美国国家处方集The National Formulary，NF 　　英国药典British Pharmacopoeia，BP 　　欧洲药典European Pharmacopoeia，Ph.Eup 　　国际药典The International Pharmacopoeia，Ph.Int 　　良好药品实验研究规范Good Laboratory Practice，GLP 　　良好药品生产规范Good Manufacture Practice，GMP 　　良好药品供应规范Good Supply Practice，GSP 　　良好药品临床试验规范Good Clinical Practice，GCP 　　分析质量管理Analytical Quality Control，AQC 　　药物的鉴别试验identification test 　　一般鉴别试验general identification test 　　专属鉴别试验specific identification test 　　灵敏度sensitivity 　　最低检出量minimum detectable quantity 　　最低检出浓度minimum detectable concentration 　　巯基醋酸mercaptoacetic acid 　　古蔡Gutzeit 　　二乙基二硫代氨基甲酸银siliver diethyldithio-carbamate 　　硫酸灰分sulphated ash 　　炽灼残渣residue on ignition 　　热重分析法thermogravimetric *** ysis，TGA 　　差示热分析法differential thermal *** ysis，DTA 　　差示扫描量热法differential scanning calorimetry，DSC 　　碱性酒石酸铜试验Fehling"s reagent 　　异红紫酸盐isopurpurate 　　2，3-二氨基萘2，3-diaminonaphthalene 　　4，5-苯并苯硒二唑4，5-benzopiazselenol 　　烷基化alkylations 　　酰基化acylations 　　矽烷化silylations 　　精密度precision 　　标准差standard deviation，SD orS 　　相对标准差relative standard deviation，RSD 　　变异系数coefficient of variation，CV 　　批内精密度within-run precision 　　日内精密度within-day precision 　　批间精密度between-run precision 　　日间精密度day to day precision 　　准确度accuracy 　　定量限limit of quantitation，LOQ 　　检测限limit of detection，LOD 　　选择性selectivity 　　专属性specificity 　　线性与范围linearity and range 　　重现性ruggedness 　　耐用性robustness 　　散布图scatter diagram 　　荧光偏振免疫测定法fluorescence polarization immunoassay，FPIA 　　溴化十六烷基三甲基苄铵cetyltrimethylbenzylammonium bromide，CTMA 　　氯化四癸基二甲基苄铵Tetradacyldimethybenzylammonium chloride，TDBA 　　苯甲酸及其钠盐benzoic acid and sodium benzoate 　　布美他尼bumetanide 　　羟苯乙酯ethylparoben 　　丙磺舒probenecid 　　酚黄乙胺etamsylate 　　二硝基氯苯反应Vongerichten反应 　　戊烯二醛反应K?nig反应 　　去氢维生素A dehydroretinol 　　去水维生素A anhydroretinol 　　鲸醇kitol 　　三氯化锑反应Carr-Price反应 　　维生素B1 thiamine hydrochloride;盐酸硫胺 　　2，3，5-三苯基氯化四氮唑 2，3，5-triphenyltetrazolium chlorid，TTC 　　红四氮唑red tetrazoline，RT 　　蓝四氮唑blue tetrazoline，BT 　　3，3"-二甲基氧苯基-双-4，4"-3，5-二苯基氯化四氮唑{3，3"-dianisole-bis[4，4"-3，5-diphenytetrazolium chloride]} 　　有色甲 ……formazan 　　铁-酚试剂iron-phenol reagent 　　铁-柯柏试剂iron-Kober reagent

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