Physiologically-Based Pharmacokinetic (Pbpk) Modeling: Methods and Applications in Toxicology and Risk Assessment
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Add to basketProvides end-of-chapter exercises to teach hands-on computational tools used in toxicology Supplies computer code and explanations and includes examples of applied models used in regulatory toxicology and research Authored by expe.
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Physiologically Based Pharmacokinetic (PBPK) Modeling: Methods and Applications in Toxicology and Risk Assessment presents foundational principles, advanced techniques and applications of PBPK modeling. Contributions from experts in PBPK modeling cover topics such as pharmacokinetic principles, classical physiological models, the application of physiological models for dose-response and risk assessment, the use of in vitro information, and in silico methods. With end-of-chapter exercises that allow readers to practice and learn the skills associated with PBPK modeling, dose-response, and its applications to safety and risk assessments, this book is a foundational resource that provides practical coverage of PBPK modeling for graduate students, academics, researchers, and more.
Dr. Zhoumeng Lin is an Associate Professor in the Department of Environmental and Global Health at College of Public Health and Health Professions at the University of Florida. He is a member of the Center for Environmental and Human Toxicology (CEHT) and the Center for Pharmacometrics and Systems Pharmacology (CPSP). He received a B.Med. in Preventive Medicine from Southern Medical University in China in 2009 and a Ph.D. in Toxicology from the University of Georgia in 2013. He completed his postdoctoral training in Computational Toxicology in the Institute of Computational Comparative Medicine at Kansas State University in 2016. He was an Assistant Professor from 2016 to 2021 and then an Associate Professor from March to May 2021 at Kansas State University, prior to joining the University of Florida as an Associate Professor in May 2021. Dr. Lin’s research is focused on the development and application of computational technologies, especially physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling, machine learning, and artificial intelligence approaches, to study nanomedicine, food safety, nanoparticle and chemical risk assessment. He is a co-author of more than 100 peer-reviewed manuscripts. He teaches two graduate level courses entitled “Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling in Toxicology and Risk Assessment” and “Artificial Intelligence in Toxicology and Environmental Health”.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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