Geri Dön

Assessment and ın sılıco modellıng of the toxıcıty of selected emergıng pollutants to chlorella vulgarıs

Yeni ortaya çıkan bazı kirleticilerin chlorella vulgaris toksisitelerinin belirlenmesi ve modellenmesi

  1. Tez No: 468045
  2. Yazar: GÜLÇİN TUĞCU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELEK SAÇAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Çevre Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 171

Özet

Pestisitler, ilaçlar, fitalatlar ve fenol ve anilin türevleri gibi yeni ortaya çıkan kirleticilerin çevreye salınması sucul çevre açısından yıkıcı tehdit oluşturmaktadır. Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of CHemicals (REACH) regülasyonu risk belirleme amaçları için alg toksisite verileri gerektirmektedir. Kantitatif Yapı-Toksisite İlişkileri (KYTİ) eksik verileri tamamlamada kabul edilir araçlardır. Bu nedenle, toksisite verisi olmayan kimyasalların alg üzerindeki toksik etkilerinin deneysel ve bilgisayarla modelleme yoluyla çalışılması çok değerli bilgi sağlayacaktır. Bu çalışma ile elde edilecek bilgi sucul ekosistemlerin korunmasına bilimsel bir taban oluşturacaktır. Bu çalışmada, nitro, kloro, metoksi ve metil eklenmiş fenol ve anilin türevlerinin Chlorella vulgaris'e olan etkileri 96 saatlik alg toksisite deneyleriyle belirlenmiştir. Toksisite modellemesi için bu verinin daha önceden laboratuvarımızdan raporlanmış veri ile birleştirilmesi tek kaynaktan yüksek kalitede alg toksisite verisini mümkün kılmıştır. Sonrasında, akut toksisite ve düşük toksik etki konsantrasyonlarının tahmini için modeller geliştirilmiş ve OECD ilkelerine dayanılarak doğrulanmıştır. Alg-alg ve alg-silli toksisite verileri kullanılarak türlerarası modeller de geliştirilmiştir. Geliştirilen modeller, iyi tahmin edilebilirlik gösterdi. Bu modeller, uygulanabilirlik alanı dahilinde, test edilmemiş fenollerin ve anilinlerin C. vulgaris üzerindeki toksisitesini değerlendirmek için yüksek bir potansiyele sahiptir.

Özet (Çeviri)

Release of emerging pollutants such as pesticides, phthalates, and substituted phenols and anilines is detrimental threat for the aquatic environment. Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of CHemicals (REACH) regulation requires algal toxicity data for regulatory risk assessment purposes. Quantitative Structure–Toxicity Relationships (QSTRs) are well accepted tools for data gap-filling. Therefore, studying the toxic effects of chemicals on algae via experimental and in silico methods would provide invaluable information for the chemicals with no toxicity data; and the knowledge gained through this study forms a scientific basis towards the protection of aquatic ecosystems. In the present study, the 96-h algal toxicity tests were performed with nitro-, chloro-, methoxy-, and methyl- substituted phenols and anilines to Chlorella vulgaris. Merging these data with the previously reported toxicity data of our laboratory enabled a high quality single source algal toxicity data for toxicity modeling. Consequently, models for the prediction of acute toxicity and low-toxic-effect concentrations were developed and verified based on the principles of OECD. Interspecies models were also developed using algae-algae and algae ciliate toxicity data. Developed models displayed decent predictivity and have a high potential to assess the toxicity of untested phenols and anilines on C. vulgaris within the applicability domain of models.

Benzer Tezler

  1. On the aquatic toxicity of diverse chemicals: Development of novel In silico models towards selected aquatic organisms under the framework of reach regulation

    Çeşitli kimyasalların sucul toksisiteleri: Reach mevzuatı çerçevesinde seçilmiş sucul organizmalara yönelik yeni modeller geliştirilmesi

    SERLİ ÖNLÜ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Çevre Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELEK TÜRKER SAÇAN

  2. Nanosar: In silico modelling of nanomaterial toxicity

    Başlık çevirisi yok

    CEYDA ÖKSEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Kimya MühendisliğiUniversity of Leeds

    PROF. DR. DANIŞMAN YOK

  3. Rekombinant tümör farklılaşma faktörü üretimi ve meme kanseri hücreleri üzerindeki terapötik etkilerinin araştırılması

    Production of recombinant tumor differentiation factor and assessment of its therapeutic effects on breast cancer cells

    SÜREYYA MERT SELİMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BiyomühendislikKocaeli Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. MURAT KASAP

  4. In silico modeling and molecular dynamics simulations of a cpGFP-derived fluorescent oxytocin receptor biosensor

    cpGFP'den türetilmiş floresan oksitosin reseptörü biyosensörünün in-silico moleküler modelleme ve moleküler dinamik simülasyonlarının araştırılması

    BOUTHAINA ZENDER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyomühendislikBahçeşehir Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER DEVRİM ÖZKAN

  5. MUTYH varyantlarının derin fenotipleme ve bilgisayar temelli yapısal biyoloji araçları ile değerlendirilmesi

    Evaluation of MUTYH variants with deep phenotyping and in silico structure modeling tools

    RAVZA NUR YILDIRIM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    GenetikDokuz Eylül Üniversitesi

    Tıbbi Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET OKAY ÇAĞLAYAN