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J-GLOBAL ID:201602250137725933   整理番号:16A0793500

TOXTREEプラットフォーム予測中の重要な薬草成分の毒理学利用閾値に注目する。【JST・京大機械翻訳】

Prediction of threshold of toxicological concern of important components in Chinese herbal medicine by toxtree
著者 (3件):
資料名:
巻: 29  号:ページ: 402-405  発行年: 2015年 
JST資料番号: C2464A  ISSN: 1002-3127  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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漢方薬の重要な成分に対して毒理学を閾値(THRESHOLD OF TOXICOLOGICAL CONCERN,TTC)に注目して行うことにより予測する,中の漢方薬成分の毒性に対してスクリーニングと危険評価方法を確立することを目的とした。方法本研究はすでに確立しており利用の重要な漢方薬の成分のQSAR予測毒性データベース,TOXTREEプラットフォーム中のCRAMERディシジョンツリー,拡張のCRAMERディシジョンツリーとKROSE TTCディシジョンツリーの3つのソフトウェア予測中の重要な薬草成分のTTC。結果として本研究は曝露データを得ることができない,単に漢方薬の重要な成分のTTC値を得ることができ,従ってKROSE TTCディシジョンツリーを簡素化した。984つ漢方薬の重要な成分に対して,TTC予測,予測のTTCは255個における薬草の成分は遺伝毒性警告構造を持つ共有,人当たり0.15 ΜG/DAYであった発見を行った;対応するTTCは共有729個における薬草の成分に遺伝毒性構造の事前警告がない,予測のTTCはI、II、IIIの3クラスに分け,各類はそれぞれ141、9、579個あり,1人当たりそれぞれ800,540と90 ΜG/DAY。代表的なフラボノイド化合物の遺伝毒性のないIII類の各化学物に対してリストの分析を行った。結論:TTC方法は曝露または低毒性資料の漢方薬が欠乏している重要な成分に対して毒性を行うことを予測し,危険の評価のための価値のある予備的な情報を提供し,さらに試験の重みの評価が可能であった。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】
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生薬の薬理の基礎研究  ,  生物薬剤学(基礎) 

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