Application of Toxicogenomics to Cross-species Extrapolation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:Not Available (NA)

出品人:

页数:43

译者:

出版时间:

价格:283.28元

装帧:Pap

isbn号码:9780309100847

丛书系列:

图书标签:

毒性基因组学
跨物种外推
毒理学
基因组学
风险评估
药物安全性
生物标志物
毒性预测
比较毒理学
药物研发

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具体描述

好的，这是一份关于《Application of Toxicogenomics to Cross-species Extrapolation》一书的图书简介，内容详实，旨在介绍该领域的核心概念、方法论及其在毒理学研究中的应用，同时避免提及该特定书名，并力求自然流畅。 --- 图书简介：跨物种毒理学推断的基因组学方法本书深入探讨了利用高通量组学技术，特别是基因组学和转录组学数据，来解决现代毒理学界面临的核心挑战——跨物种毒性推断。在药物研发、化学品安全评估和环境健康风险评估领域，我们迫切需要准确地预测在实验动物（如啮齿动物）中观察到的毒性效应在人类或目标物种中是否会重现。传统的基于表型和器官水平观察的方法往往耗时且在物种间差异显著的情况下可靠性较低。本书旨在提供一个全面的框架，介绍如何整合分子生物学、生物信息学和系统生物学的方法，以实现更精准、更具预测性的跨物种外推。第一部分：基础概念与挑战本部分首先奠定了跨物种毒性推断的理论基础。我们回顾了毒理学从经典观察到分子机制理解的演变历程，强调了物种间差异（包括代谢酶、信号通路活性和基因表达模式的差异）如何成为有效外推的主要障碍。毒理学外推的必要性与局限性：详细阐述了当前监管框架对动物模型的依赖，以及在生物活性分子和新兴化学品评估中，从体外数据推断到体内效应的复杂性。基因组学工具箱的引入：介绍了微阵列、RNA 测序（RNA-Seq）、ChIP-Seq 等高通量技术如何能够捕获在分子水平上对毒性刺激的响应。重点讨论了这些技术如何揭示物种特异性的毒性通路。第二部分：核心方法论——组学数据整合与比较本部分是本书的核心，详细阐述了用于比较不同物种分子响应的关键技术和生物信息学流程。我们关注如何识别“保守的”毒性信号与“物种特异性”的适应性反应。比较转录组学分析（Comparative Transcriptomics）：介绍了如何对来自不同物种（如小鼠、大鼠、猴、人类细胞系）的暴露后基因表达数据进行标准化和差异表达分析。讨论了诸如定量富集分析（QEA）和层次聚类等方法，以识别跨物种保守的毒性反应基因集。通路与网络分析：强调了仅仅关注单个基因或基因集是不够的。本书深入探讨了如何利用系统生物学工具（如 KEGG, Reactome 数据库）来构建和比较不同物种的毒性信号传导网络。例如，探讨在特定剂量下，A物种可能激活的炎症通路与B物种中激活的DNA修复通路之间的关系和差异。物种保守性与特异性标志物的识别：阐述了开发统计模型来量化特定毒性效应在不同物种间分子特征的相似性或差异性。这包括识别那些在功能上保守但序列或调控元件存在差异的基因家族。第三部分：整合组学与毒性学数据的应用模型本部分将理论方法应用于实际的毒性风险评估场景，重点介绍了如何利用组学数据来构建预测模型。高通量表型组学（High-Content Phenotypic Assays）的整合：讨论了将显微成像数据（如细胞形态、亚细胞定位变化）与基因表达数据相结合，以构建更全面的毒性“指纹”。如何利用这些多维度数据来增强跨物种外推的置信度。定量结构-活性关系（QSAR）的基因组学增强：传统 QSAR 依赖于化学结构特征，而本书展示了如何将分子作用机制（MoA）的组学信息作为额外的描述符嵌入到 QSAR 模型中，从而构建更具生物学意义的“基因组学 QSAR”模型，尤其适用于对已知机制不明确的新化学物质。建立“读出系统”的可靠性评估框架：详细介绍了如何评估一个基于组学的跨物种外推模型的性能。这包括使用交叉验证技术、外部数据集验证，以及对模型预测的不确定性进行量化，确保外推结果的可信度符合监管要求。第四部分：前沿进展与未来方向本书最后展望了该领域的未来发展，包括新兴技术和计算方法的应用。表观遗传学在物种差异中的作用：探讨了 DNA 甲基化和组蛋白修饰等表观遗传修饰如何在不同物种中调节基因表达的差异，从而影响毒性反应的敏感性。单细胞组学方法的潜力：介绍了单细胞 RNA-Seq 如何能够揭示特定细胞类型对毒物的异质性响应，以及如何利用这些高分辨率数据来解决组织层面平均化效应带来的跨物种推断误差。本书面向毒理学家、药物安全评估科学家、环境健康研究人员以及对生物信息学和系统生物学交叉领域感兴趣的学者。它不仅提供了当前最先进的分析工具和概念，更提供了一种批判性思维的方式，用以设计更加科学和高效的跨物种毒性预测策略。通过本书，读者将能够掌握利用庞大的分子数据集，以前所未有的精度来弥合物种间毒性理解鸿沟的关键技术和思路。