دانلود مقاله انگلیسی رایگان:پیش بینی سیلیکون متابولیسم آمینهای هتروسیکلیک آروماتیک مستعد ابتلا به ترکیبات DNA در انسان - 2019
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی سیستم های خبره رایگان
  • In silico prediction of Heterocyclic Aromatic Amines metabolism susceptible to form DNA adducts in humans In silico prediction of Heterocyclic Aromatic Amines metabolism susceptible to form DNA adducts in humans
    In silico prediction of Heterocyclic Aromatic Amines metabolism susceptible to form DNA adducts in humans

    دسته بندی:

    سیستم های خبره - expert systems


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    In silico prediction of Heterocyclic Aromatic Amines metabolism susceptible to form DNA adducts in humans


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    پیش بینی سیلیکون متابولیسم آمینهای هتروسیکلیک آروماتیک مستعد ابتلا به ترکیبات DNA در انسان


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Toxicology Letters, 300 (2019) 18-30: doi:10:1016/j:toxlet:2018:10:011


    نویسنده:

    Victorien Delannéea,b, Sophie Langouëtb, Anne Siegela, Nathalie Théretb,⁎


    چکیده انگلیسی:

    Heterocyclic Aromatic Amines (HAAs) are environmental and food contaminants that are classified as probable or possible carcinogens by the International Agency for Research on Cancer. Thirty different HAAs have been identified. However the metabolism of only three of them have been fully characterized in human hepatocytes: AαC (2-amino-9H-pyrido[2,3-b]indole), MeIQx (2-amino-3,8-dimethylimidazo[4,5-f]quinoxaline) and PhIP (2- amino-1-methyl-6-phenyl-imidazo[4,5-b]pyridine). In this study, we use an integrative approach to accurately predict the biotransformation of 30 HAAs into DNA reactive and non DNA reactive compounds. We first build predicted metabolites networks by iterating a knowledge-based expert system of prediction of metabolic reactions based on fingerprint similarities. Next, we combine several methods for predicting Sites Of Metabolism (SOM) in order to reduce the metabolite reaction graphs and to predict the metabolites reactive with DNA. We validate the method by comparing the experimental versus predicted data for the known AαC, MeIQx and PhIP metabolism. 28 of the 30 experimentally determined metabolites are well predicted and 9 of the 10 metabolites known to form DNA adducts are predicted with a high probability to be reactive with DNA. Applying our approach to the 27 unknown HAAs, we generate maps for the metabolic biotransformation of each HAA, including new metabolites with a high-predicted DNA reactivity, which can be further explored through an userfriendly and interactive web interface.
    Keywords: In silico | Xenobiotics | Metabolism | DNA adducts


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 13
    حجم فایل: 4028 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2256 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 2256 :::::::: افراد آنلاین: 69