基于tcrc的细胞毒性评估方法.doc
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基于tcrc的细胞毒性评估方法,基于tcrc的细胞毒性评估方法 1.49万字我自己原创的毕业论文，仅在本站独家提交，大家放心使用摘要 为了人们的健康与安全，日常工业化学品在进入市场之前必须做深入的毒性评估试验。早期的毒性评估试验主要是活体动物实验。可是这种评估试验不仅耗时长、成本高、可靠性低，而且存在着违背动物伦理的问题。在这种情况下，体外细胞毒性评...
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基于TCRC的细胞毒性评估方法
1.49万字
我自己原创的毕业论文，仅在本站独家提交，大家放心使用
摘要 为了人们的健康与安全，日常工业化学品在进入市场之前必须做深入的毒性评估试验。早期的毒性评估试验主要是活体动物实验。可是这种评估试验不仅耗时长、成本高、可靠性低，而且存在着违背动物伦理的问题。在这种情况下，体外细胞毒性评估方法取得了很好的发展。不过，传统的单点细胞毒性指数（如：LC50）对细胞培养时间依赖性太强。随着细胞分析技术的进步，人们已经可以借助实时细胞分析仪，动态的记录细胞群的即时变化，从而得到随时间变化的细胞响应曲线。本研究首先提出使用一种双指数模型来描述所得的细胞响应曲线，模型中的参数k1、k2分别描述了细胞群的生长率与死亡率。然后通过回归分析求得模型中的参数k1、k2。根据求得的结果可以发现参数k2与化学物质浓度的关系，可以用S函数进行拟合，基于此本文定义了一种新的细胞毒性指数KC50。并通过向6种细胞株中分别加入14种化学物质的实验，来验证这种细胞毒性指数的有效性。实验表明：KC50细胞毒性指标可替代诸传统单点细胞毒性指标，该指标可以广泛应用于细胞毒性分析试验中，并且当细胞毒性较低，传统单点指标无法评判时，该指标仍然适用。
关键词：细胞毒性，细胞响应曲线，双指数模型，S函数
Cytotoxicity Assessment Based on Multi-Concentration Time-Dependent Cellular Response Curves (TCRC)
Abstract In order to people's health and safety, daily chemicals must do toxicity assessment test thoroughly before entering the market.Toxicity assessment test early mainly living animal experiment. But this eva luation test is time-consuming, high cost, low reliability, and there is a violation of animal ethics.Toxicity assessment test early mainly living animal experiment. But this eva luation test is time-consuming, high cost, low reliability, and there is a violation of animal ethics.In this case, in vitro cytotoxicity eva luation method has a very good development. However, the traditional single cell toxicity index (such as: LC50) is too strong for the cell culture time dependence. With the cell analysis technology, people have already can use real-time cell analyzer, dynamic recording cell populations of instant change, so as to obtain the time-dependent cellular response curves(TCRC).This paper proposes using a two-exponent model,to describe the cell response curve, the parameters of the model are described in k1,k2 growth rate and mortality of cells. Then, through regression analysis to obtain the parameters in the model k1,k2 According to the obtained results can be found between the parameters of k2 and chemical concentration, can be fitted by sigmoidal model function, this paper defines a new cytotoxic index KC50. And through to the 6 cell lines were added to 14 kinds of chemical experiment, to verify the effectiveness of this cytotoxic index. Experimental results show: KC50 cytotoxicity index can replace the traditional single point cytotoxicity index, the index can be widely applied to the cell toxicity test, and when low cytotoxicity, the traditional single index cannot be judged, the index is still applicable.
Keywords: cytotoxicity, time-dependent cellular response curves (TCRC), two-exponent model , sigmoidal model
目 录
第一章 绪 论 1
1.1 课题研究背景及意义 1
1.2毒性检测发展 1
1.2.1 传统动物毒性检测及动物实验的问题 1
1.2.2 体外细胞毒性实验 2
1.3 细胞毒性检测实验仪器 3
1.3.1 传统细胞分析法所用到的实验仪器 3
1.3.2 实时细胞分析仪 3
1.4 几种体外细胞毒性评估方法简介 6
1.4.1单一时间点检测方法 6
1.4.2 AUC50法 6
1.4.3 KC50法 9
1.5 本文主要研究内容 9
1.6 本章小结 10
第二章 实验材料和仪器 11
2.1 细胞株 11
2.2 化学物品 11
2.3 高通量实时细胞分析法 12
2.4 本章小结 13
第三章 细胞毒性评估方法 14
3.1数据处理 14
3.2 双指数模型 16
3.2.1模型的建立 16
3.2.2 模型的参数估计 17
3.3 KC50的方法 18
3.3.1 毒性指数k2 18
3.3.2 S函数的参数估计 19
3.4 本章小结 21
第四章 结果与讨论 22
4.1 结果 22
4.2 讨论 25
4.3本章小结 28
第五章 结论与展望 29
5.1结论 29
5.2展望 29
致 谢 30
参考文献 31
1.49万字
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摘要 为了人们的健康与安全，日常工业化学品在进入市场之前必须做深入的毒性评估试验。早期的毒性评估试验主要是活体动物实验。可是这种评估试验不仅耗时长、成本高、可靠性低，而且存在着违背动物伦理的问题。在这种情况下，体外细胞毒性评估方法取得了很好的发展。不过，传统的单点细胞毒性指数（如：LC50）对细胞培养时间依赖性太强。随着细胞分析技术的进步，人们已经可以借助实时细胞分析仪，动态的记录细胞群的即时变化，从而得到随时间变化的细胞响应曲线。本研究首先提出使用一种双指数模型来描述所得的细胞响应曲线，模型中的参数k1、k2分别描述了细胞群的生长率与死亡率。然后通过回归分析求得模型中的参数k1、k2。根据求得的结果可以发现参数k2与化学物质浓度的关系，可以用S函数进行拟合，基于此本文定义了一种新的细胞毒性指数KC50。并通过向6种细胞株中分别加入14种化学物质的实验，来验证这种细胞毒性指数的有效性。实验表明：KC50细胞毒性指标可替代诸传统单点细胞毒性指标，该指标可以广泛应用于细胞毒性分析试验中，并且当细胞毒性较低，传统单点指标无法评判时，该指标仍然适用。
关键词：细胞毒性，细胞响应曲线，双指数模型，S函数
Cytotoxicity Assessment Based on Multi-Concentration Time-Dependent Cellular Response Curves (TCRC)
Abstract In order to people's health and safety, daily chemicals must do toxicity assessment test thoroughly before entering the market.Toxicity assessment test early mainly living animal experiment. But this eva luation test is time-consuming, high cost, low reliability, and there is a violation of animal ethics.Toxicity assessment test early mainly living animal experiment. But this eva luation test is time-consuming, high cost, low reliability, and there is a violation of animal ethics.In this case, in vitro cytotoxicity eva luation method has a very good development. However, the traditional single cell toxicity index (such as: LC50) is too strong for the cell culture time dependence. With the cell analysis technology, people have already can use real-time cell analyzer, dynamic recording cell populations of instant change, so as to obtain the time-dependent cellular response curves(TCRC).This paper proposes using a two-exponent model,to describe the cell response curve, the parameters of the model are described in k1,k2 growth rate and mortality of cells. Then, through regression analysis to obtain the parameters in the model k1,k2 According to the obtained results can be found between the parameters of k2 and chemical concentration, can be fitted by sigmoidal model function, this paper defines a new cytotoxic index KC50. And through to the 6 cell lines were added to 14 kinds of chemical experiment, to verify the effectiveness of this cytotoxic index. Experimental results show: KC50 cytotoxicity index can replace the traditional single point cytotoxicity index, the index can be widely applied to the cell toxicity test, and when low cytotoxicity, the traditional single index cannot be judged, the index is still applicable.
Keywords: cytotoxicity, time-dependent cellular response curves (TCRC), two-exponent model , sigmoidal model
目 录
第一章 绪 论 1
1.1 课题研究背景及意义 1
1.2毒性检测发展 1
1.2.1 传统动物毒性检测及动物实验的问题 1
1.2.2 体外细胞毒性实验 2
1.3 细胞毒性检测实验仪器 3
1.3.1 传统细胞分析法所用到的实验仪器 3
1.3.2 实时细胞分析仪 3
1.4 几种体外细胞毒性评估方法简介 6
1.4.1单一时间点检测方法 6
1.4.2 AUC50法 6
1.4.3 KC50法 9
1.5 本文主要研究内容 9
1.6 本章小结 10
第二章 实验材料和仪器 11
2.1 细胞株 11
2.2 化学物品 11
2.3 高通量实时细胞分析法 12
2.4 本章小结 13
第三章 细胞毒性评估方法 14
3.1数据处理 14
3.2 双指数模型 16
3.2.1模型的建立 16
3.2.2 模型的参数估计 17
3.3 KC50的方法 18
3.3.1 毒性指数k2 18
3.3.2 S函数的参数估计 19
3.4 本章小结 21
第四章 结果与讨论 22
4.1 结果 22
4.2 讨论 25
4.3本章小结 28
第五章 结论与展望 29
5.1结论 29
5.2展望 29
致 谢 30
参考文献 31
