Advances in Computational Toxicology / Hong, Huixiao  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Advances in Computational Toxicology : Methodologies and Applications in Regulatory Science Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hong, Huixiao, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 412 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-16443-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Química  Farmacología  Bioinformática  Física y Teórica  Química Computacional  Biología Computacional y de Sistemas  Química Teórica Índice Dewey: 542.85 Resumen: Este libro proporciona una revisión exhaustiva de las metodologías tradicionales y de vanguardia que se utilizan actualmente en toxicología computacional y presenta específicamente su aplicación en la toma de decisiones regulatorias. Los autores de varias agencias gubernamentales como la FDA, NCATS y NIEHS, e institutos académicos comparten su experiencia del mundo real y analizan las prácticas más actuales en toxicología computacional y sus posibles aplicaciones en la ciencia regulatoria. Entre los temas cubiertos se encuentran modelos moleculares y simulaciones de dinámica molecular, métodos de aprendizaje automático para análisis de toxicidad, enfoques basados ​​en redes para la evaluación de la toxicidad de fármacos y análisis toxicogenómicos. Al ofrecer una valiosa guía de referencia sobre toxicología computacional y aplicaciones potenciales en ciencia regulatoria, este libro atraerá a químicos, toxicólogos, investigadores de descubrimiento y desarrollo de fármacos, así como a científicos reguladores, revisores gubernamentales y estudiantes de posgrado interesados ​​en este campo. Nota de contenido: Computational Toxicology Promotes Regulatory Science -- Tasks, Major Challenges and Emerging Modelling Methods for Computational Toxicology -- Xenobiotic Metabolism by Cytochrome P450s: Insights Gained from Molecular Simulations -- Applications of Molecular Modeling to Probe the Mechanism of Endocrine Disruptor Action -- Mixture Toxicity -- Towards reproducible in silico practice via OpenTox -- Combining Machine Learning and Multilayer Networks for Toxicity Prediction -- Matrix and tensor factorization for toxicity modelling -- Network-based In Silico Assessment of Drug Cardiotoxicity -- Mode-of-action-guided chemical toxicity prediction: A novel in silico approach for predictive toxicology -- Machine learning methods for toxicity analysis -- Predictive modeling of Tox21 data -- The NTP DrugMatrix Toxicogenomics Database and Analysis Tool -- Applications of Computational Toxicology for Risk Assessment of Food Ingredients and Indirect Food Additives -- In silico prediction of the point of departure (POD) with high throughput data -- The application of topic modeling on drug safety signal detection and analysis -- Molecular dynamics simulations and applications in computational toxicology -- Computational modeling for prediction of drug-induced liver injury in humans -- Genomics in vitro to in vivo extrapolation (GIVIVE) for drug safety evaluation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Computational Toxicology : Methodologies and Applications in Regulatory Science [documento electrónico] / Hong, Huixiao,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XVII, 412 p. ISBN : 978-3-030-16443-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Química  Farmacología  Bioinformática  Física y Teórica  Química Computacional  Biología Computacional y de Sistemas  Química Teórica Índice Dewey: 542.85 Resumen: Este libro proporciona una revisión exhaustiva de las metodologías tradicionales y de vanguardia que se utilizan actualmente en toxicología computacional y presenta específicamente su aplicación en la toma de decisiones regulatorias. Los autores de varias agencias gubernamentales como la FDA, NCATS y NIEHS, e institutos académicos comparten su experiencia del mundo real y analizan las prácticas más actuales en toxicología computacional y sus posibles aplicaciones en la ciencia regulatoria. Entre los temas cubiertos se encuentran modelos moleculares y simulaciones de dinámica molecular, métodos de aprendizaje automático para análisis de toxicidad, enfoques basados ​​en redes para la evaluación de la toxicidad de fármacos y análisis toxicogenómicos. Al ofrecer una valiosa guía de referencia sobre toxicología computacional y aplicaciones potenciales en ciencia regulatoria, este libro atraerá a químicos, toxicólogos, investigadores de descubrimiento y desarrollo de fármacos, así como a científicos reguladores, revisores gubernamentales y estudiantes de posgrado interesados ​​en este campo. Nota de contenido: Computational Toxicology Promotes Regulatory Science -- Tasks, Major Challenges and Emerging Modelling Methods for Computational Toxicology -- Xenobiotic Metabolism by Cytochrome P450s: Insights Gained from Molecular Simulations -- Applications of Molecular Modeling to Probe the Mechanism of Endocrine Disruptor Action -- Mixture Toxicity -- Towards reproducible in silico practice via OpenTox -- Combining Machine Learning and Multilayer Networks for Toxicity Prediction -- Matrix and tensor factorization for toxicity modelling -- Network-based In Silico Assessment of Drug Cardiotoxicity -- Mode-of-action-guided chemical toxicity prediction: A novel in silico approach for predictive toxicology -- Machine learning methods for toxicity analysis -- Predictive modeling of Tox21 data -- The NTP DrugMatrix Toxicogenomics Database and Analysis Tool -- Applications of Computational Toxicology for Risk Assessment of Food Ingredients and Indirect Food Additives -- In silico prediction of the point of departure (POD) with high throughput data -- The application of topic modeling on drug safety signal detection and analysis -- Molecular dynamics simulations and applications in computational toxicology -- Computational modeling for prediction of drug-induced liver injury in humans -- Genomics in vitro to in vivo extrapolation (GIVIVE) for drug safety evaluation. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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