Dòng Nội dung
1
A guide to practical toxicology : evaluation, prediction, and risk / Adam Woolley.
New York : Informa Healthcare, 2008
484 tr. ; 24 cm.

Cung cấp hướng dẫn toàn diện và thực tiễn về đánh giá độc tính, dự đoán nguy cơ và quản lý rủi ro, giúp người đọc hiểu rõ quy trình thử nghiệm, diễn giải dữ liệu và áp dụng trong các lĩnh vực y sinh và dược phẩm.
Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:1)

2
Casarett and Doull's toxicology : the basic science of poisons / Curtis D. Klaassen
New York : McGraw-Hill Education, 2019
1639 tr. ; cm.


Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)

3
Manual of overdoses and poisonings / Christopher H. Linden, James M. Rippe, Richard S. Irwin.
Philadelphia : Lippincott Williams & Wilkins, 2006
220 tr. ; cm.

Hướng dẫn cách chẩn đoán và xử lý nhanh các ca ngộ độc và quá liều thuốc. Sách trình bày súc tích theo từng chất độc, bao gồm triệu chứng, cơ chế tác động và phác đồ điều trị, rất hữu ích cho bác sĩ cấp cứu và hồi sức.
Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:2)

4
Poisonous plants and phytochemicals in drug discovery / Andrew G. Mtewa, Chukwuebuka Egbuna, Rao, Narasimha G. M.
Hoboken : Wiley, 2020
426 tr. ; cm.

This book is a comprehensive resource on phytotoxins -- covering historical perspectives, applications, and potential in drug discovery. Written and edited by leading researchers in phytochemistry, medicinal chemistry, analytical chemistry, toxicology, and more; this book presents chapters in a carefully designed and clear order, making it an ideal learning resource for the academic researchers and industry professionals
Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)

5
Practical toxicology : evaluation, prediction, and risk / David Woolley, Adam Woolley
Boca Raton : CRC Press, Taylor & Francis Group, 2007
553 tr. ; 25 cm.

Hướng dẫn thực hành về độc học, tập trung vào đánh giá an toàn, dự đoán độc tính và phân tích rủi ro của hóa chất. Sách trình bày rõ ràng các phương pháp thử nghiệm, đánh giá dữ liệu, sử dụng mô hình in silico và cảnh báo về sai sót thường gặp trong nghiên cứu độc học.
Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:1)