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预测毒理学及替代方法


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预测毒理学及替代方法
  • 书号:9787030667021
    作者:程树军,王慧
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:16
  • 页数:457
    字数:801000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2021-01-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥239.00元
    售价: ¥191.20元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书系统论述预测毒理学的基本原理及替代方法在毒性预测中的应用,较全面反映毒理测试系统和工具、有害结局通路和整合测试策略理论、法规监管等方面的最新成果。全书共25章,前14章理论部分介绍了计算毒理学、非动物测试法、AOP理论、干细胞毒理学、高内涵高通量技术、器官芯片系统、体外方法设计和验证等内容。15~24章阐述预测毒理学和替代方法在细胞毒性、局部毒性及肝脏、肾脏、神经系统、免疫系统、内分泌系统干扰等毒性预测中的应用,及在化学品、药物和化妆品整合评估中的运用,最后一章展望了系统、绿色和大数据毒理学的前景。
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    第一章 预测毒理学概述 1
    Chapter 1 Introduction to Predictive Toxicology 1
    第一节 预测毒性的概念及方法 1
    第二节 预测毒理学面临的挑战 6
    第二章 硅片毒理学 13
    Chapter 2 In Silico Toxicology 13
    第一节 硅片毒理学概述 13
    第二节 硅片工具用于危害预测 16
    第三节 计算毒理学与风险评估 19
    第三章 数据管理与生物信息学 23
    Chapter 3 Data Management and Bioinformatics 23
    第一节 数据管理 23
    第二节 基于组学技术的生物信息学 36
    第四章 数据挖掘与专家系统 47
    Chapter 4 Data Mining and Expert System 47
    第一节 数据挖掘 47
    第二节 专家系统 56
    第五章 有害结局通路与毒性预测 65
    Chapter 5 Adverse Outcome Pathway and Toxicology Predictive 65
    第一节 有害结局通路概述 65
    第二节 AOP应用举例 70
    第三节 AOP数据库及应用前景 76
    第六章 定量构效关系 82
    Chapter 6 Quantitative Structure-Activity Relationships 82
    第一节 QSAR概述 82
    第二节 QSAR模型介绍 86
    第三节 QSAR模型预测毒性 90
    第七章 毒理学关注阈值 96
    Chapter 7 Threshold of Toxicological Concern 96
    第一节 毒理学关注阈值概述 96
    第二节 TTC在风险评估中的应用 101
    第三节 TTC方法在食品毒理学领域的应用 104
    第四节 TTC方法在毒理学其他领域的应用 107
    第八章 交叉参照 115
    Chapter 8 Read-Across 115
    第一节 概述和原理 115
    第二节 交叉参照模型 120
    第三节 毒理学评价的应用和认可 122
    第九章 干细胞预测毒理学 126
    Chapter 9 Stem Cells in Predictive Toxicity 126
    第一节 干细胞生物学 126
    第二节 干细胞用于基因毒性与胚胎毒性预测 130
    第三节 干细胞预测毒理学前景和挑战 137
    第十章 高通量与高内涵技术 141
    Chapter 10 High Throughput Screening/High Content Screening 141
    第一节 高通量筛查技术基础 141
    第二节 高通量实验室要求及数据本质 145
    第三节 高内涵技术 148
    第十一章 体外毒理学试验系统 157
    Chapter 11 In Vitro Toxicology Systems 157
    第一节 细胞系统 157
    第二节 体外3D重建组织器官系统 161
    第三节 微生理系统与类器官芯片 169
    第十二章 非哺乳动物实验系统 176
    Chapter 12 Non-Mammalian Alternative System 176
    第一节 概述 176
    第二节 斑马鱼 179
    第三节 鸡胚 183
    第四节 果蝇 185
    第五节 蚕和秀丽隐杆线虫 188
    第十三章 体外实验的设计和统计 191
    Chapter 13 Experimental Design and Statistics for In Vitro Testing 191
    第一节 制订实验计划 191
    第二节 实验设计 194
    第三节 假设检验和统计应用 196
    第四节 替代方法的确认 199
    第十四章 毒性预测方法验证 204
    Chapter 14 Progress of Alternatives Validation 204
    第一节 验证的概念和程序 204
    第二节 高通量检测方法的验证 209
    第三节 验证的发展 215
    第十五章 细胞毒性与急性毒性预测 221
    Chapter 15 Cytotoxicity and Acute Toxicity Predictive 221
    第一节 细胞毒性概述 221
    第二节 真实的细胞毒性测试 224
    第三节 急性毒性预测 230
    第四节 高通量细胞毒性测试方法 233
    第十六章 局部毒性预测与替代方法 238
    Chapter 16 Local Toxicity Prediction and Alternatives 238
    第一节 皮肤刺激/腐蚀替代方法 238
    第二节 眼腐蚀/刺激性替代方法 243
    第三节 皮肤致敏预测与替代方法 253
    第四节 皮肤光毒性 266
    第十七章 肝毒性预测 274
    Chapter 17 Hepatotoxicity Prediction 274
    第一节 肝毒性体外系统 274
    第二节 肝毒性评价的体外方法 283
    第三节 肝毒性评价的体外方法 289
    第十八章 肾毒性预测 302
    Chapter 18 Nephrotoxicity Prediction 302
    第一节 肾细胞培养预测肾毒性 302
    第二节 基因组学预测肾毒性 309
    第三节 肾毒性替代方法 316
    第十九章 神经及神经发育毒性 322
    Chapter 19 Neurotoxicity and Development Neurotoxicity 322
    第一节 神经毒性体外研究系统 322
    第二节 神经毒性检测终点及方法 326
    第三节 基于神经毒性的AOP通路及开发思路 328
    第四节 特殊神经毒性终点的替代方法 334
    第二十章 免疫毒性及替代方法 343
    Chapter 20 Immune Toxicity and Alternative Method 343
    第一节 免疫毒性概述 343
    第二节 免疫毒性检测方案 345
    第三节 免疫毒理学及替代方法 349
    第二十一章 内分泌干扰毒性预测 357
    Chapter 21 Endocrine Disruptor Toxicity Prediction 357
    第一节 内分泌干扰特性及预测策略 357
    第二节 内分泌干扰预测的高通量方法 365
    第二十二章 化学品毒性预测 372
    Chapter 22 Chemical Toxicity Prediction 372
    第一节 数据驱动的化学品毒性预测框架 372
    第二节 化学混合物的毒性和风险 381
    第二十三章 药物毒理学预测 393
    Chapter 23 Drug Toxicology Predication 393
    第一节 干细胞在心脏药理学和毒性研究中的应用 393
    第二节 源于hPSC的肝细胞在药理学和毒理学的应用 398
    第二十四章 化妆品毒性预测与整合测试策略 402
    Chapter 24 Cosmetics Toxicity Prediction and IATA 402
    第一节 整合的概念 402
    第二节 皮肤腐蚀性和刺激性的整合测试策略 407
    第三节 眼腐蚀性和刺激性的整合测试策略 411
    第四节 皮肤致敏的整合策略 414
    第二十五章 系统与绿色毒理学 419
    Chapter 25 System and Green Toxicology 419
    第一节 系统毒理学 419
    第二节 绿色毒理学 430
    第三节 大数据与毒性预测 435
    附件一 全球替代方法大事记 444
    附件二 缩写与检索词表 446
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