药理学实验及习题指导 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

药理学是临床医学和基础医学、医学与药学的桥梁课程，故药理学实验要坚持以岗位需求和岗位能力为导向，坚持理论与实践相结合，兼顾素质教育与专业教育相融合，充分体现以学生为中心、利学利行的理念，着重培养学生发现问题、分析问题、解决问题及善于思考的能力，强化学生提升合理用药的能力。《药理学实验及习题指导》减少以教为中心的验证性实验，多采用以学为中心的盲法实验、设计性实验、探索性实验、讨论性实践及仿真情景模式，着重培养学生的动手能力，同时提高学生的思考能力、创新能力和沟通 能力，为学生后续学习其他课程、实现专业人才培养目标、从事医药相关工作奠定基础。

目录

上篇 实验指导 1

**章 药理学实验的基础知识 1

第二章 动物实验的基本操作技术 7

第三章 影响药物作用的因素 22

第四章 药毒性及其解救 25

第五章 药物代谢动力学参数测定 28

第六章 肝、肾功能对药物的影响 31

第七章 对比与区分药物 34

第八章 设计性实验 54

第九章 临床用药案例讨论 60

下篇 习题指导 66

**章 药物效应动力学 66

第二章 药物代谢动力学 67

第三章 影响药物效应的因素 68

第四章 传出神经系统药理学概论 68

第五章 胆碱受体激动药和胆碱受体阻滞药 69

第六章 肾上腺素受体激动药和肾上腺素受体阻滞药 71

第七章 局部 73

第八章 全身 73

第九章 74

第十章 抗癫痫药及抗惊厥药 75

第十一章 抗精神失常药 76

第十二章 镇痛药 78

第十三章 治疗中枢神经系统退行性疾病药 79

第十四章 利尿药 79

第十五章 抗高血压药 80

第十六章 抗心绞痛药 81

第十七章 抗心力衰竭药 82

第十八章 抗心律失常药 82

第十九章 调血脂药与抗动脉粥样硬化药 83

第二十章 解热镇痛抗炎药、抗风湿疾病药与抗痛风药 83

第二十一章 影响免疫功能的药物 85

第二十二章 组胺受体拮抗药 85

第二十三章 影响其他自体活性物质的药物 86

第二十四章 肾上腺皮质激素类药 86

第二十五章 胰岛素及其他降血糖药 87

第二十六章 甲状腺激素与抗甲状腺药 87

第二十七章 垂体激素和下丘脑释放激素 87

第二十八章 性激素类药及避孕药 88

第二十九章 影响其他代谢的药物 88

第三十章 作用于呼吸系统的药物 89

第三十一章 作用于消化系统的药物 89

第三十二章 作用于血液系统的药物 89

第三十三章 药物概论 90

第三十四章 β-内酰胺类抗生素和其他作用于细胞壁的抗生素 91

第三十五章 氨基糖苷类抗生素 93

第三十六章 大环内酯类及其他抗生素 94

第三十七章 人工合成 药 96

第三十八章 抗结核病药与抗麻风病药 97

第三十九章 抗真菌药 99

第四十章 抗病毒药 100

第四十一章 抗寄生虫病药 100

第四十二章 抗恶性肿瘤药 101

参考答案 102

参考文献 106

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上篇 实验指导

　　**章 药理学实验的基础知识

　　**节 药理学实验的目的和要求

　　药理学实验是药理学教学的一个重要组成部分。通过药理学实验，巩固和加强学生对理论知识的理解，使学生掌握药理学实验的基本操作技能和基本实验方法，了解获得药理学知识的科学途径；培养学生的科学思维方法、严谨的科学工作态度、实事求是的作风和解决实际问题的能力，训练学生能客观地对事物进行观察、比较和分析。

　　一、实验前

　　1.重视预习，仔细阅读实验指导，结合生理学、药理学等相关学科理论知识明确实验目的，熟悉实验原理、要求、方法和操作步骤，避免实验中出现忙乱影响实验结果。

　　2.实验前清点器材和仪器，如有损坏的器材应向指导教师报告，及时 换。

　　二、实验时

　　1.尊重并注意保护实验动物和标本，严禁与实验内容无关的刺激行为。注意安全，严防触电、火灾、动物咬伤及中毒等事故发生。

　　2.严格要求自己，加强基本技能训练，培养独立操作与分工协作能力。严格按照实验指导上的步骤进行操作，准确计算给药量，节省器材和药品。仔细、耐心地观察实验过程中出现的各种现象，实事求是地记录药物出现反应的时间、动物表现以及 的转归，联系课堂讲授的内容进行思考。

　　3.在实验过程中遇到疑难之处，先要自己思考解决，如一时解决不了，应向指导教师说明情况，请求其协助解决。对于大型及精密仪器，在未熟悉其性能之前，不可轻易调试。

　　4.实验室内保持安静、整洁。用药后须用原瓶塞塞好，公用药品和器材不可随意挪动。

　　三、实验后

　　1.将实验用器材清洗擦干，清点整理后放到 位置。如有损坏、缺少，应及时报告指导教师。

　　2.将存活或死亡动物分别送至 处所。做好实验室的清洁卫生工作。

　　3.按时完成实验报告，注意科学性和逻辑性，文字要简练、整洁，杜 互相抄袭。

　　第二节 理学实验设计的基本原则

　　在进行药理学实验时，为保证实验结果的客观性和可信性必须遵循以下基本原则。

　　一、对照原则

　　进行实验时必须设对照组。设置对照组是为了使观察指标通过对比而发现其在处理因素（如药物等）的作用下而表现出的某种特异性变化，消除各种无关因素的影响。这就要求

　　在比较的各组实验对象之间除了处理因素不同外，所有非处理因素应尽量保持相同，从而根据处理与不处理之间的差异，了解处理因素带来的特殊效应。对照有多种形式，如空白对照（又称正常对照），即对照组不施加处理因素，但给予同容积的溶液；模型对照，即造成疾病模型，但不给予药物处理，给予同容积的溶液；阳性对照，即给予相同适应证的市售药物，以监控实验条件；假手术对照，即除造成某种疾病模型的关键步骤外，所有手术操作均同模型对照组；自身对照，对照与实验均在同一实验对象进行，即同一个体处理前后的对照，如给药前后的对比等。若观察给药前后的指标变化，此种对照必须以指标本身对时间变化相对稳定为首要前提。

　　二、随机原则

　　随机是指对实验对象的实验顺序和分组进行随机处理。在分组时，对实验对象进行随机抽取可保证被研究的样本能代表总体，从而减少抽样误差；在施加多个处理因素时采用随机原则，可保证各组样本的条件基本一致，可减少组间人为误差。

　　三、重复原则

　　“重复”在这里有两方面的含义，一是指实验结果的可再现性，一是指实验结果应该来自足够大的样本。样本越大，重复的次数越多，实验结果的误差越小，可信度越高。

　　第三节 药理学实验的分组方法

　　药理学实验一般应当设有正常对照组、模型对照组、阳性药对照组及受试药2个以上给药剂量组（新药研发时要求至少设立3个给药剂量组，以考查量效关系）等，如需手术造成疾病模型，还应设假手术对照组。而学生上药理学实验课时，由于时间等条件的限制，可酌情减少实验分组，只设空白对照组或模型对照组及受试药1个给药剂量组。

　　一、动物分组的一般原则

　　实验时，要遵循受试药组与对照组一致性原则，即两组只允许在被实验因素方面有所不同，在其他方面（包括实验对象、实验者、实验条件、环境、时间以及仪器等）应力求一致。除了被实验因素外，如果两组还有不一致的地方，则对照组的存在失去其应有意义。两组之例数应相等或相近似，认为对照组只有少数几例即可，是不正确的。

　　分组时，为了满足以上要求，避免主观因素需要采取随机抽样的方法。所谓随机抽样就是指按照机会的安排来抽取样本，换言之，不论任何被实验的对象都有相等的机会被抽出。

　　随机抽样的方法很多，如应用骰子法、单双号法、卡片法以及随机数表等。

　　必须指出，随机抽样比较适宜大样本时的分组，而小样本时随机抽样不能保证各组的一致性，故小样本时必须用人为的方法来保证各组的一致性，其目的是 好地贯彻随机抽样原则，与主观选择有本质上的区别。

　　二、小样本的分组法

　　小样本分组主要有分群法和配对（群）法。分群法是按某几个因素将对象先分为数群，而后再按随机抽样法将每群中的对象分到各组中去。有时先分为几个大群，而后每个大群再分为数个小群， 将每个小群中的对象再随机抽样地分到各组中去。分群可按性别、体重或血压等生理或病理因素进行，一般应以观测指标或对观测指标有主要影响的因素为准来分群，如降压实验，应以血压为准来分群；豚鼠的平喘实验，须对豚鼠进行初筛，分组时，应以哮喘潜伏期来分群；降血脂实验，应以血脂水平为准来分群。而多数是按性别、体重分群。配对（群）法，是把各方面相近似的对象配成多数的对或群（两组则两个一对，三组则三个一群），然后每对（群）中的对象按随机抽样原则分到各组中去。

　　以 常用的分群法为例，说明如下：

　　由实验动物中心取来同种属并且出生日期相近的小鼠36只，欲就性别及体重将其分为实验及对照两组，可进行如下分组。

　　先就性别将动物分为雌、雄两个大群，每个大群再按体重分为数个小群（以1g为组距），假定其性别及体重分布情况如表1-1之左侧所表示，则可按随机抽样原则将各小群的动物分到两组中去。如果有的小群动物数是奇数时，则应尽力照顾到两组的均衡来分配之， 终的分组情况如表1-1之右侧所表示。

　　表1-1 分群法分组示例

　　第四节 药理学实验数据的分析处理

　　一、实验结果的记录及表示方法

　　实验过程中，要对实验数据进行及时、客观的记录。凡是属于量反应资料（又称计量资料，即药物作用可以用数值的变化来表示，如血压的高低、时间的长短、心率的快慢、肿瘤轻重、心输出量的多少等）均应以正确的单位和数值标定。凡是由曲线记录测量指标的实验，应尽量用曲线记录实验结果，在所记录的曲线中应标注有给药或刺激记号、时间记号等。为便于对实验结果进行分析、比较，多以各组数据的均值加减标准差来制表或绘图以表示实验结果，表格要有表题，图要有图题。制作表格及作图时，应注意以下几点。

　　1.表格应制三线表，表格中不用纵向线。一般按照组别、剂量、动物数、观测指标的顺序在表内由左至右填写。

　　2.作图时，通常是以实验观察指标的变化为纵坐标，以时间或给药剂量为横坐标而作图，如呼吸曲线、肌肉收缩曲线等；横、纵坐标轴均应加以标注，如药物剂量、时间单位、测量指标及单位等。

　　3.实验数据若呈连续性变化，则以曲线形式体现实验结果，绘制经过各点的曲线或折线应光滑；实验数据若不呈连续性变化，则不宜用曲线表示，可采用直方图的形式表示。

　　4.表及图下面应附有必要的说明，如统计学显著性的表示等。

　　二、差值的显著性测验

　　实验结束后，实验者必须对所获得的实验结果进行统计学分析处理，才能发现问题，得出结论。药理学实验往往要在两组或两组以上实验对象上进行，如一组为实验组，一组为对照组，然后就两组所获得的实验数据进行比较，判断两者有无差异，从而确定被实验因素是否对实验对象确实具有某种影响，如药物疗效之观察等。但药理学研究的实验对象大都是各种动物（临床药理学的研究对象是人），所以实验中生物个体差异所造成的误差是不可避免的，此外也还有一些其他性质的误差，可统称之为实验误差。从而两组实验获得数据的差异就有可能是实验误差所造成，而在被实验对象的数目很少时（小样本），此种可能性 大。两组数据的差值究竟是被实验因素所致，还是实验误差影响所致，这不能主观决定，而一定要通过生物统计学的客观方法来判断，以确定此差值是否有统计学意义。此种方法就称为差值的显著性测验。

　　如果测验的结果是两组之间差异“显著”，则提示两组之间的差异可能是因处理因素（如药物）造成的；若“不显著”，就说明此差值很可能是实验误差所造成的，没有实际意义，或者是药物无差异。但不应只根据一次的结果而轻率地下结论，在动物数少时尤其如此。应视具体情况，进行重复实验。需要指出的是，统计学方法之运用需建立在对实验对象客观的、科学的分组和正确的实验资料的基础之上。不当的实验设计与错误的实验资料，即使经过统计处理，其结论仍然是不可靠的。因实验指标有量反应指标和质反应指标的不同，其统计处理方法也不同。分述如下：

　　1.量反应指标的差值显著性测验法差值显著性测验 常应用的方法为t检验。t值即差值的 值与差值标准误之比，亦即用误差单位来衡量差值的大小，视其有无统计学意义。根据实验数据计算出者称实验 t值，t0为由 t值表查出者，称标准 t值。基本公式如下：

　　（只适用于两组例数相等或近似之情况）

　　X为被实验个体实验观察指标量的大小。N为该组被实验的对象数。x为该组的平均值，为测量指标 常应用的综合指标。s为标准差，是用以估计原始数据的分散程度或原始数据的实验误差程度的人为单位。sx为标准误，用以估计平均值的可靠程度或抽样误差大小的指标。sxx为均数标准误，用以估计样本均数的标准差，是表示抽样误差大小的指标。为两组平均值数据差（差值）的 值。自由度指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。只有一个样本数时自由度为例数减1（n–1），在比较两个样本平均值时，自由度为总例数减2（n1+n2–2）。∑为总和。

　　无效假设及结果判定：首先假设两组的差异是由实验误差所致，处理因素对实验结果没有影响。然后将实验数据带入公式计算 t值。将实验t值（ts）与标准t值（t0）相比较，判定标准如下。

　　（1）t0（0.01）＞ts＞t0（0.05），则0.01＜P＜0.05，即无效假设成立的可能性居于0.01～0.05，换言之，组间差异是因处理因素（如药物）所致的可能性为0.95～0.99，组间差异有显著统计学意义。

　　（2）ts＞ t0（0.01），则 P＜0.01，即无效假设成立的可能性小于0.01，换言之，组间差异是因处理因素（如药物）所致的可能性大于0.99，组间差异 显著。

　　（3）ts＞ t0（0.05），则 P＞0.05，即无效假设成立的可能性大于0.05，差异不显著，无统计学意义。

　　标准t值可根据t值表查出，具体参考医学统计学 t值表，根据自由度及特定危险率（0.05或0.01）而找出该标准t值。

　　2.质反应指标的显著性测验法计数资料显著性测验 常用的是χ2（卡方）检验，它可以用来检验两个或多个百分比（率）之间的差异。计算方法和步骤如下：①首先假设两组的差异是由机会所致，即两组的阳性率是相同的。②将数据带入四格表，并根据χ2计算公式算出χ2值。③判断无效假设是否成立。

　　χ2检验的公式如下：

　　根据自由度χ2值表，自由度的计算公式为：ν（自由度）=（行–1）（列–1），故四格表法的自由度为1。查χ2值表可知，求得的χ2值若＞3.84，则P＜0.05，有显著统计学差异；若求得的χ2值＞6.63，则P＜0.01，统计学差异 显著。即求得的χ2值越大，否定假设情况的可能性就越大，差值是由处理因素所致的可能性越大；反之，χ2值越小，否定假设

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