Thèses en ligne de l'université 8 Mai 1945 Guelma

Contribution à une étude toxicologique prédictive (Cas des modèles QSAR : Quantative Structure Activity Relationship)

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dc.contributor.author Salhi Amel. Boughadi Besma., Baaziz Meryem
dc.date.accessioned 2019-02-12T08:44:25Z
dc.date.available 2019-02-12T08:44:25Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/1879
dc.description.abstract La toxicologie est actuellement soumise à forte pression puisque les tests actuels qu'elle utilise ne semblent pas suffisants pour permettre de gérer et de prédire les risques environnementaux sur la santé humaine et les écosystèmes. Les avancées actuelles de la recherche fondamentale conduisent à une approche systémique, intégrée et quantitative de la biologie. Elles devraient se traduire par une meilleure connaissance des mécanismes de toxicité mis en jeu qui devrait faciliter la compréhension des effets à faible dose, des effets des mélanges et des effets toxiques à long terme. Il est également important de développer de nouveaux tests fondés sur les méthodes alternatives (QSAR : Quantitative Structure-Activity Relationship) à l’utilisation des animaux et de démontrer que ces tests sont réellement prédictifs et mieux adaptés aux questions soulevées que les tests traditionnels. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher SNV.STU en_US
dc.subject toxicologie prédictive, Méthodes alternatives (Q)SAR, Modélisation in silico, les effets sur la santé, Les essais sur les animaux. en_US
dc.title Contribution à une étude toxicologique prédictive (Cas des modèles QSAR : Quantative Structure Activity Relationship) en_US
dc.type Working Paper en_US


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