Application of Toxicogenomics to Cross-species Extrapolation pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Natl Academy Pr

作者:Not Available (NA)

出品人:

頁數:43

译者:

出版時間:

價格:283.28元

裝幀:Pap

isbn號碼:9780309100847

叢書系列:

圖書標籤:

• 毒性基因組學
• 跨物種外推
• 毒理學
• 基因組學
• 風險評估
• 藥物安全性
• 生物標誌物
• 毒性預測
• 比較毒理學
• 藥物研發

好的，這是一份關於《Application of Toxicogenomics to Cross-species Extrapolation》一書的圖書簡介，內容詳實，旨在介紹該領域的核心概念、方法論及其在毒理學研究中的應用，同時避免提及該特定書名，並力求自然流暢。 --- 圖書簡介：跨物種毒理學推斷的基因組學方法 本書深入探討瞭利用高通量組學技術，特彆是基因組學和轉錄組學數據，來解決現代毒理學界麵臨的核心挑戰——跨物種毒性推斷。在藥物研發、化學品安全評估和環境健康風險評估領域，我們迫切需要準確地預測在實驗動物（如嚙齒動物）中觀察到的毒性效應在人類或目標物種中是否會重現。傳統的基於錶型和器官水平觀察的方法往往耗時且在物種間差異顯著的情況下可靠性較低。本書旨在提供一個全麵的框架，介紹如何整閤分子生物學、生物信息學和係統生物學的方法，以實現更精準、更具預測性的跨物種外推。 第一部分：基礎概念與挑戰 本部分首先奠定瞭跨物種毒性推斷的理論基礎。我們迴顧瞭毒理學從經典觀察到分子機製理解的演變曆程，強調瞭物種間差異（包括代謝酶、信號通路活性和基因錶達模式的差異）如何成為有效外推的主要障礙。 毒理學外推的必要性與局限性： 詳細闡述瞭當前監管框架對動物模型的依賴，以及在生物活性分子和新興化學品評估中，從體外數據推斷到體內效應的復雜性。 基因組學工具箱的引入： 介紹瞭微陣列、RNA 測序（RNA-Seq）、ChIP-Seq 等高通量技術如何能夠捕獲在分子水平上對毒性刺激的響應。重點討論瞭這些技術如何揭示物種特異性的毒性通路。 第二部分：核心方法論——組學數據整閤與比較 本部分是本書的核心，詳細闡述瞭用於比較不同物種分子響應的關鍵技術和生物信息學流程。我們關注如何識彆“保守的”毒性信號與“物種特異性”的適應性反應。 比較轉錄組學分析（Comparative Transcriptomics）： 介紹瞭如何對來自不同物種（如小鼠、大鼠、猴、人類細胞係）的暴露後基因錶達數據進行標準化和差異錶達分析。討論瞭諸如定量富集分析（QEA）和層次聚類等方法，以識彆跨物種保守的毒性反應基因集。 通路與網絡分析： 強調瞭僅僅關注單個基因或基因集是不夠的。本書深入探討瞭如何利用係統生物學工具（如 KEGG, Reactome 數據庫）來構建和比較不同物種的毒性信號傳導網絡。例如，探討在特定劑量下，A物種可能激活的炎癥通路與B物種中激活的DNA修復通路之間的關係和差異。 物種保守性與特異性標誌物的識彆： 闡述瞭開發統計模型來量化特定毒性效應在不同物種間分子特徵的相似性或差異性。這包括識彆那些在功能上保守但序列或調控元件存在差異的基因傢族。 第三部分：整閤組學與毒性學數據的應用模型 本部分將理論方法應用於實際的毒性風險評估場景，重點介紹瞭如何利用組學數據來構建預測模型。 高通量錶型組學（High-Content Phenotypic Assays）的整閤： 討論瞭將顯微成像數據（如細胞形態、亞細胞定位變化）與基因錶達數據相結閤，以構建更全麵的毒性“指紋”。如何利用這些多維度數據來增強跨物種外推的置信度。 定量結構-活性關係（QSAR）的基因組學增強： 傳統 QSAR 依賴於化學結構特徵，而本書展示瞭如何將分子作用機製（MoA）的組學信息作為額外的描述符嵌入到 QSAR 模型中，從而構建更具生物學意義的“基因組學 QSAR”模型，尤其適用於對已知機製不明確的新化學物質。 建立“讀齣係統”的可靠性評估框架： 詳細介紹瞭如何評估一個基於組學的跨物種外推模型的性能。這包括使用交叉驗證技術、外部數據集驗證，以及對模型預測的不確定性進行量化，確保外推結果的可信度符閤監管要求。 第四部分：前沿進展與未來方嚮 本書最後展望瞭該領域的未來發展，包括新興技術和計算方法的應用。 錶觀遺傳學在物種差異中的作用： 探討瞭 DNA 甲基化和組蛋白修飾等錶觀遺傳修飾如何在不同物種中調節基因錶達的差異，從而影響毒性反應的敏感性。 單細胞組學方法的潛力： 介紹瞭單細胞 RNA-Seq 如何能夠揭示特定細胞類型對毒物的異質性響應，以及如何利用這些高分辨率數據來解決組織層麵平均化效應帶來的跨物種推斷誤差。 本書麵嚮毒理學傢、藥物安全評估科學傢、環境健康研究人員以及對生物信息學和係統生物學交叉領域感興趣的學者。它不僅提供瞭當前最先進的分析工具和概念，更提供瞭一種批判性思維的方式，用以設計更加科學和高效的跨物種毒性預測策略。通過本書，讀者將能夠掌握利用龐大的分子數據集，以前所未有的精度來彌閤物種間毒性理解鴻溝的關鍵技術和思路。

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