醫學(xué)碩士研究生開(kāi)題報告(醫學(xué)開(kāi)題報告)

1.對比分析中印兩國傳統醫學(xué)現代發(fā)展現狀與差異，主要包括：國家傳統醫學(xué)發(fā)展方針政策、傳統醫學(xué)管理、傳統醫學(xué)醫療資源與服務(wù)、傳統醫學(xué)科研、傳統醫學(xué)教育、傳統醫學(xué)產(chǎn)業(yè)及國際貿易等方面內容；

2.對比分析中印兩國促進(jìn)傳統醫學(xué)發(fā)展的因應策略、具體政策措施及取得的成效，尋找我國傳統醫學(xué)本土發(fā)展及傳統醫藥產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題與不足；

3.在對比分析的基礎上，針對傳統醫學(xué)本土發(fā)展及傳統醫藥產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展過(guò)程中存在的問(wèn)題與不足，闡釋對我國傳統醫學(xué)本土發(fā)展及傳統醫藥產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展的啟示。

四、提綱

目錄

摘要

Abstract

前言

正文

1.研究目的、意義與背景

1.1研究目的與意義

1.2研究背景

2.研究?jì)热荨⒎椒ㄅc技術(shù)路線(xiàn)

2.1研究?jì)热?/p>

2.2研究方法

2.3技術(shù)路線(xiàn)

3.中印傳統醫學(xué)政策法規與管理對比

3.1印度

3.1.1印度傳統醫學(xué)管理機構

3.1.2印度傳統醫學(xué)立法

3.1.2印度傳統醫學(xué)國家政策

3.2中國

3.2.1中國傳統醫學(xué)管理機構

3.2.2中國傳統醫學(xué)立法

3.2.3中國傳統醫學(xué)國家政策

4.中印傳統醫學(xué)醫療資源與服務(wù)對比

4.1傳統醫學(xué)醫療資源

4.1.1印度

4.1.2中國

4.2中印兩國政府促進(jìn)傳統醫學(xué)資源與服務(wù)發(fā)展的政策措施

4.2.1印度

4.2.2中國

5.中印兩國傳統醫學(xué)高等教育對比

5.1傳統醫學(xué)高等教育資源

5.1.1印度傳統醫學(xué)高等教育院校數與招生數

5.1.2中國傳統醫學(xué)高等教育院校數與招生數

5.2印度阿育吠陀院校與中國高等中醫藥院校平均招生數

5.3中印兩國傳統醫學(xué)高等教育院校主辦機構

5.4中印兩國傳統醫學(xué)高等教育“師生比”與“生床比”

6.中印兩國促進(jìn)傳統醫學(xué)教育發(fā)展的政策措施

6.1印度

6.2中國

7.中印兩國傳統醫學(xué)科研對比

7.1印度研究機構

7.1.1科研管理及經(jīng)費來(lái)源

7.1.2阿育吠陀研究的優(yōu)先領(lǐng)域

7.2中國

7.2.1中醫藥及民族醫藥科研機構

7.2.2中醫藥科技科研經(jīng)費來(lái)源

7.2.3中醫藥研究領(lǐng)域與科研成果

創(chuàng )新點(diǎn)

結語(yǔ)

參考文獻

致謝

五、研究方法

1.文獻分析法

廣泛收集中印兩國傳統醫學(xué)現代發(fā)展相關(guān)資料，通過(guò)國內、外傳統醫學(xué)相關(guān)期刊文獻數據庫、書(shū)籍、網(wǎng)絡(luò )資源等獲取中印兩國傳統醫學(xué)相關(guān)文獻以及傳統醫學(xué)政策、法律、法規等相關(guān)文本，通過(guò)對相關(guān)文獻及文本的系統查閱、分析、整理，分析中印兩國傳統醫學(xué)發(fā)展現狀與差異。

2.統計分析法

本研究收集了中印兩國關(guān)于傳統醫學(xué)醫療資源與服務(wù)、傳統醫學(xué)教育、以及傳統醫學(xué)產(chǎn)業(yè)、貿易等官方統計數據，針對不同統計指標，進(jìn)行了增長(cháng)幅度、年均增長(cháng)率、所占比例等計算，通過(guò)量化分析測度中印兩國傳統醫學(xué)發(fā)展水平及存在的差異。

3.比較推理法本研宄比較分析了中印兩國政府對傳統醫學(xué)的管理模式及促進(jìn)傳統醫學(xué)發(fā)展的政策措施及執行效果，從中分析兩國的成功實(shí)踐及對對方的借鑒與啟示，并重點(diǎn)闡釋對我國傳統醫學(xué)本土發(fā)展的啟示。

4.競爭情報學(xué)方法本研宄釆用競爭情報學(xué)“競爭對手分析”及“分析”法，對中印兩國傳統醫學(xué)產(chǎn)業(yè)的國際化發(fā)展進(jìn)行分析，并闡釋對我國傳統醫藥產(chǎn)業(yè)國際化發(fā)展的啟示。

六、研究進(jìn)度安排

20xx-5-20~20xx-5-16:檢查修改完成一次論文初稿

20xx-5-17~20xx-5-29:根據指導老師的講評及意見(jiàn)，修改并提交二次論文草稿

20xx-5-30~20xx-5-31:講評第二次論文草稿、集中解決有關(guān)論文漏洞問(wèn)題并及時(shí)修改

20xx-6-01~20xx-6-11:基本完成論文大綱要求，論文成型，指導老師講評修改并定稿

20xx-6-12~20xx-6-18:整理打印論文、裝訂論文

20xx-6-19~20xx-6-30:準備參加答辯

七、參考文獻

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醫學(xué)碩士研究生開(kāi)題報告2

編寫(xiě)算例使用建設部最新出臺的《混凝土設計》gb50010-XX,該規范與原混凝土結構設計規范gbj10-89相比，新增約占15%，有重大修訂的`內容約占35%，保持和基本保持原規范內容的部分約占50%，規范全面總結了原規范發(fā)布實(shí)施以來(lái)的實(shí)踐經(jīng)驗，借鑒了國外先進(jìn)標準技術(shù)。

項目研究意義：

結構是為建筑物提供安全可靠、經(jīng)久耐用、節能節材、滿(mǎn)足建筑功能的一個(gè)重要組成部分，它與建筑材料、制品、施工的工業(yè)化水平密切相關(guān)，對發(fā)展新技術(shù)。新材料，提高機械化、自動(dòng)化水平有著(zhù)重要的促進(jìn)作用。

由于結構牽扯的數學(xué)公式較多，并且所涉及的規范和標準很零碎。并且計算量非常之大，近年來(lái)，隨著(zhù)經(jīng)濟進(jìn)一步發(fā)展，城市人口集中、用地緊張以及商業(yè)競爭的激烈化，更加劇了房屋設計的復雜性，許多多高層建筑不斷的被建造。這些建筑無(wú)論從時(shí)間上還是從勞動(dòng)量上，都客觀(guān)的需要計算機程序的輔助設計。這樣，結構軟件開(kāi)發(fā)就顯得尤為重要。

一棟建筑的結構設計是否合理，主要取決于結構體系、結構布置、構件的截面尺寸、材料強度等級以及主要機構構造是否合理。這些問(wèn)題已經(jīng)正確解決，結構計算、施工圖的繪制、則是另令人辛苦的具體程序設計工作了，因此原來(lái)在學(xué)校使用的手算方法，將被運用到具體的程序代碼中去，精力就不僅集中在怎樣利用所學(xué)的結構知識來(lái)設計出做法，還要想到如何把這些做法用代碼來(lái)實(shí)現，

醫學(xué)開(kāi)題報告

2016醫學(xué)開(kāi)題報告

醫學(xué)的目的是提高人體生理機體健康。本文將介紹2016醫學(xué)開(kāi)題報告。

2016醫學(xué)開(kāi)題報告(1)

一、 選題的目的和意義

定量結構活性關(guān)系(Quantitative Structure-Activity Relationships，簡(jiǎn)稱(chēng) QSAR)是20世紀60年代發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興學(xué)科，是由結構活性關(guān)系(Structure-Activity Relationship，簡(jiǎn)稱(chēng) SAR )發(fā)展而來(lái)的。QSAR 是通過(guò)對已知結構且有生物活性系列化合物(如一系列有相同藥理作用的結構相似的化合物)進(jìn)行化學(xué)信息學(xué)的計算, 選用適當的數學(xué)模型建立活性與化合物結構之間定量關(guān)系，解釋由于分子結構的變化影響化合物生物活性的改變,推測其可能的作用機理。然后建立有效的QSAR模型，如果有新化合物的出現，且其結構數據已知，可以預測其生物活性，也可以?xún)?yōu)化結構改變現有化合物的結構以提高其生物活性。這種方法廣泛應用于藥物、農藥、化學(xué)毒劑等生物活性分子的合理設計。在經(jīng)歷40多年的發(fā)展過(guò)程中，定量構效活性關(guān)系在國際上已成為一個(gè)相當活躍的研究領(lǐng)域。

長(cháng)期以來(lái)，腫瘤一直嚴重威脅著(zhù)人類(lèi)的健康與生命。全世界的科學(xué)家在過(guò)去的幾十年中付出了巨大努力，從多個(gè)角度來(lái)研究腫瘤的致病機制，采用各種手段來(lái)進(jìn)行預防、診斷與治療，但腫瘤的發(fā)病率與致死率仍然居高不下。WHO文件顯示：過(guò)去數十年中，全世界每年有近700萬(wàn)人死于惡性腫瘤，估計2020年將升至1000萬(wàn)。對腫瘤的治療主要包括外科切除、放射治療和用抗腫瘤藥物進(jìn)行的化學(xué)治療。抗腫瘤藥物有“細胞毒”和促進(jìn)分化等作用，可以殺死腫瘤細胞、抑制腫瘤細胞的生長(cháng)繁殖和促進(jìn)腫瘤細胞的分化等，從而可以治療或治愈腫瘤，而且由于其相對低廉的費用，被大多數腫瘤患者所接受。

盡管腫瘤的化學(xué)治療已取得重大進(jìn)展，新的抗腫瘤藥物不斷出現，但腫瘤的化學(xué)治療仍存在著(zhù)許多問(wèn)題，這主要是因為實(shí)體腫瘤占惡性腫瘤的90%但多數實(shí)體瘤如肺癌、肝癌、結腸癌及胰腺癌等還缺乏有效的藥物;現有的抗腫瘤藥物毒副反應太大，缺乏選擇性;腫瘤細胞對抗腫瘤藥物產(chǎn)生抗藥性[1]。

QSAR主要側重于藥物早期的研究和發(fā)展，為新藥物分子的篩選的和設計開(kāi)拓了新的途徑[2]，在受體結構已知的情況下，對抗腫瘤藥物進(jìn)行定量構效活性關(guān)系研究，用生成與受體結構互補的配體的方法來(lái)發(fā)現可以針對特定腫瘤、特定靶點(diǎn)的'非細胞毒類(lèi)藥物，使之更具有選擇性和針對性。隨著(zhù)新QSAR模型的建立，極大地縮短了新藥合成的時(shí)間，降低了開(kāi)發(fā)成本，并能在某種程度上預測藥物對特定腫瘤人群的有效性。為腫瘤治療起到了積極地推動(dòng)作用。

二、國內外研究現狀

腫瘤的化學(xué)治療藥物發(fā)展很快,每年都有大量抗腫瘤藥物研究文獻發(fā)表，各國對抗腫瘤藥物的開(kāi)發(fā)也予以高度重視和大量投資，美國就此專(zhuān)門(mén)成立了美國國立癌癥研究(National Cancer Institute，簡(jiǎn)稱(chēng)NCI)，成為了世界抗腫瘤的權威機構。

國內研發(fā)方向主要以含中草藥及其活性成分的抗腫瘤藥物，可以歸納為以下幾個(gè)方面：(1)對現有藥物進(jìn)行結構改造以改善其藥理學(xué)特性，如增加水溶性、降低毒副作用等;(2)以新的作用機理或作用靶點(diǎn)為指導尋找新的活性物質(zhì)作為先導化合物;(3)發(fā)現新的作用靶點(diǎn)。在當前生物學(xué)的后基因時(shí)代，科學(xué)家們要面對數千個(gè)潛在的藥物靶點(diǎn)，探討它們與小分了化合物的相互作用;(4)加強定量構效活性構關(guān)系研究.

近年來(lái)隨著(zhù)分子生物學(xué)和計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，使得開(kāi)發(fā)新藥的技術(shù)路線(xiàn)發(fā)生了重大變革。國際上越來(lái)越多的研究機構在新抗腫瘤藥物的開(kāi)發(fā)中使用計算機輔助分子設計,它大大加快了新藥設計的速度，節省了創(chuàng )制新藥工作的人力和物力，使藥物學(xué)家能夠以理論作指導，有目的地開(kāi)發(fā)新藥。計算機輔助分子設計主要分兩種情況:一種是在受體結構已知的情況下,采用生成與受體結構互補的配體的方法來(lái)尋找新藥物;另一種是在受體結構未知的情況下,采用對一組具有類(lèi)似活性的化合物建立定量結構活性關(guān)系,在此模型基礎上進(jìn)行結構修飾來(lái)預測生成新的化合物。

QSAR作為抗腫瘤藥物設計研究中的一個(gè)重要計算方法和常用手段,在新藥的開(kāi)發(fā)和研制過(guò)程中占據了重要位置。近半個(gè)世紀以來(lái),QSAR研究對有機合成化學(xué)、藥物化學(xué)及藥物設計的發(fā)展起了巨大的推動(dòng)作用,已經(jīng)成為研究物質(zhì)理化性質(zhì)與生物活性以尋求分子解釋的一個(gè)強有力工具。下面就定量活性結構活性關(guān)系研究的一些常見(jiàn)方法作簡(jiǎn)要地介紹如下。

1、二維定量結構活性關(guān)系方法(2D-QSAR)傳統的二維定量結構活性關(guān)系方法很多,有Hansch法、基團貢獻法和分子連接性指數法等[3] 。

其中最為著(zhù)名、應用最為廣泛的是Hansch 法。 它假設同系列化合某些生物活性的變化是和它們某些可測量的物理化學(xué)性質(zhì)(疏水性、電性質(zhì)和空間立體性質(zhì)等)的變化相聯(lián)系的,并假定這些因子是彼此孤立的,采用多重自由能相關(guān)法,借助多重線(xiàn)性回歸等統計方法就可以得到定量結構活性關(guān)系模型。

基團貢獻法是Free-Wilson 在對有機物亞結構信息和生物毒性的相關(guān)研究基礎上建立的一種方法。這種模式認為有機物與受體間的毒性效應是該有機物特定位置上不同取代基團毒性貢獻的加和。Free-Wilson 法僅適用于具有相同母體結構的有機物,常被用來(lái)對有機物進(jìn)行毒性初評。

分子連接性指數法(Molecular connective index ,MCI) 是由Kier 和Hall 提出的。它是根據分子中各個(gè)骨架原子排列或相連接的方式來(lái)描述分子的結構性質(zhì)。MCI 是一種拓撲學(xué)參數,有零階項(0Xv )、易階項(1Xv )、二階項(2Xv ) 等等，可以根據分子的結構式和原子的點(diǎn)價(jià)(δ) 計算得到,與有機物的毒性數據有較好的相關(guān)性。MCI 能較強地反映分子的立體結構,但反映子電子結構的能力較弱,因此缺乏明確的物理意義,但由于其具有方便、簡(jiǎn)單且不依賴(lài)于實(shí)驗等優(yōu)點(diǎn),近年來(lái)得到廣泛應用和發(fā)展[4～8]。

2、三維定量結構活性關(guān)系方法(3D-QSAR)隨著(zhù)結構活性關(guān)系理論和統計方法的進(jìn)一步發(fā)展,20 世紀80 年代,三維結構信息被陸續引入到定量結構活性關(guān)系研究中, 即3D-QSAR。與2D-QSAR 比較,3D-QSAR 方法在物理化學(xué)上的意義更為明確,能間接反映藥物分子和靶點(diǎn)之間的非鍵相互作用特征。因此,近十多年來(lái)3D - QSAR 方法得到了迅速的發(fā)展和廣泛的應用，研究方法也很多[9] ,比如分子形狀分(molecular shape analysis ,MSA) ，距離幾何方法( distance geometry , DG ,比較分子力場(chǎng)分析(comparative molecular field analysis ,CoMFA) ,比較分子相似因子分析( comparative molecular similarityindices analysi CoMSIA) 以及虛擬受體( phesudo receptor) 等方法。其中應用最為廣泛的CoMFA 方法。

3、隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展和生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，又出現了一些先進(jìn)的方法來(lái)構建QSAR模型，都具有很好的預測能力。其中又以啟發(fā)發(fā)(heuristic method,簡(jiǎn)稱(chēng)HM)，支持向量機(Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱(chēng)SVM)，基因表達式編程(Gene Expression Programming,簡(jiǎn)稱(chēng)GEP)比較常見(jiàn)。支持向量機(Support Vector Machine)是Vapnik[10]等人根據統計學(xué)理論提出的一種新的通用學(xué)習方法，它是建立在統計學(xué)理論的VC維理論和結構風(fēng)險最小原理基礎上的，能較好地解決小樣本、非線(xiàn)性、高維數等實(shí)際問(wèn)題[11-12]，已成功地應用于分類(lèi)、函數逼近和時(shí)間序列預測等方面[13-15];基因表達式編程(GEP)是基于生物學(xué)遺傳思想，保持了生物學(xué)的特性，具有良好的結果重現性，同時(shí)也能夠進(jìn)行“遺傳變異”控制，最終能獲得可靠的實(shí)驗效果。

三、主要研究?jì)热?/strong>