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淡江大學 土木工程學系碩士班 高金盛所指導 陳志偉的 以類神經網路作鋼筋混凝土結構最佳化設計 （2012），提出IS200t關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、鋼筋混凝土、最佳化設計。

而第二篇論文中國醫藥大學 藥學系碩士班 洪靚娟所指導 何佳凌的 Valproic Acid於癲癇症患者治療最適化之藥物基因體學探討 （2010），提出因為有 藥物基因體學、基因多型性、Valproic acid的重點而找出了 IS200t的解答。

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以類神經網路作鋼筋混凝土結構最佳化設計

為了解決IS200t的問題，作者陳志偉 這樣論述：

在傳統鋼筋混凝土結構設計中，結構尺寸與造型配置等變數一般都是利用以往經驗來設定初始值，例如梁柱長度與斷面型式、尺寸等等，事實上，這些變數之間都是相關的。工程師因設計時間過於倉促，最終設計成果往往未能有效率地使各個變數間發揮其最佳效能。而結構最佳化設計問題屬於具有限制條件、非線性以及離散變數的最佳化問題，傳統最佳化設計方法例如梯度法或線性規畫等方法並不適用於求解此類問題。類神經網路法有別於以往傳統方法，是一種平行分散式處理計算模式。其基本的運作原理乃以大量、簡單的處理單元，或稱神經細胞互相連接，藉由整體處理單元對外界輸入訊號的簡單運算來處理資訊，擁有類似於人腦的許多特性及優點。本研究主要目的在

於將類神經網路法配合交叉驗證法與訓練測試法運用於鋼筋混凝土梁構件、柱構件、梁柱構架等結構成本最少化之最佳化設計，本文亦進一步綜合建立鋼筋混凝土建築結構成本最少化之最佳化設計模式。利用本文之研究成果，可使傳統僅滿足耐震需求的鋼筋混凝土建築結構，進一步達到成本最少化之最佳化設計。

Valproic Acid於癲癇症患者治療最適化之藥物基因體學探討

為了解決IS200t的問題，作者何佳凌 這樣論述：

Valproic acid 之抗癲癇作用是目前市面上所有抗癲癇藥物當中最廣效的一個，可單獨使用或併用其他抗癲癇藥物治療成人與兒童的全身性發作及部分發作。但是，valproic acid的建議劑量範圍很大且有效治療之血中濃度也很廣泛 (50–100 mg/L)，服藥後的個體間差異性很大。而參與valproic acid作用、分布及代謝的基因上，曾有許多研究指出，基因上的單核苷酸多型性可能會影響其抗癲癇作用。因此，本研究目的為，探討藥物動力學及藥物效力學兩個路徑上的基因多型性與癲癇病患使用的valproic acid治療劑量、血中藥物濃度和濃度與劑量比值間之相關性，應用於癲癇患者的個人化

藥物治療，提供更安全有效的用藥環境。 從台灣大學附設醫院共收納服用valproic acid之癲癇病患162人，以及過去未曾罹患癲癇疾病的健康受試者共190人，且所有供基因型分析的血液樣本，皆是於受試者簽署試驗同意書後取得。利用Polymerase chain reaction (PCR)–restriction fragment length polymorphism (RFLP) 和 Real-time PCR來分析分別位於不同目標基因(包含UGT1A6、UGT1A9、UGT2B7、FABP2、GRIN2B、ABAT與GABRA5)上的14個位點。 患者服用valproic a

cid的平均劑量為1197.45±43.47mg，而valproic acid之平均穩定狀態血中濃度為68.81±1.94mg/L。結果顯示，GRIN2B -200T>G此位點，基因型為變異型的病患較基因型為野生型的人更傾向於服用低劑量的valproic acid且濃度與劑量比值較高(pG、c.541A>G和c.552A>C，若基因型為變異型者，則是傾向於服用較高劑量的valproic acid且濃度與劑量比值較低(pG)-(GRIN2B -421C>A)這兩個基因多型性位點的單套型與單套型組合以及(UGT1A6 c.19T>G)-(UGT1A6 c.541A>G)-(UGT1A6 c.552

A>C)-(UGT1A9 I399T>C)-(UGT1A9 -1887T>G) 這五個基因多型性位點的單套型與單套型組合，也與患者的valproic acid劑量和濃度與劑量比值有顯著相關(pC、-161C>T和-842A>G也與患者所服用的valproic acid劑量和濃度與劑量比值有相關性(adjusted R2分別為0.71與 0.47)。 總結來說，本研究發現，在藥物作用受體與代謝酵素上的基因多型性與valproic acid的服用劑量及濃度與劑量比值間存在相關性，而GRIN2B、UGT1A6與UGT2B7上的基因多型性可能是造成服用valproic acid後個體間差異性的主

要因素之一。未來仍需更大的族群研究以證實我們的發現。

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