Dövme boyalarının fototoksisite potansiyelinin in vitro 3t3 nru fototoksisite test sistemi ile belirlenmesi
2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Prof. Dr. Buket Alpertunga
Özet (TR)
Geçmişi insanlık tarihine dayanan dövme, günümüzde de oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Dövme yapılırken kullanılan dövme boyalarının uygulamayı takiben çeşitli toksik etkiler oluşturduğu yönünde vakalara rastlanmış ve dövme uygulamasını takiben güneş ışığına maruziyette fototoksik etkiler rapor edilmiştir. Dövme boyalarının fototoksik etki oluşturup oluşturmadığı ile alakalı yapılan herhangi bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmada; Türkiye'de en yaygın kullanılan üç farklı marka dövme boyasının mavi, kırmızı ve siyah renklerinin fototoksisite özellikleri in vitro 3T3 NRU fototoksisite testi ile incelenmiştir. Çalışmada Balb/c 3T3 hücreleri kullanılmıştır. Test sonuçları PHOTOTOX programı ile değerlendirilmiştir. İncelenen dövme boyaları 3T3 NRU testinde fototoksisite göstermemişlerdir. Sonuçların fototoksisiteye ilişkin farklı testlerle doğrulanması gerekmektedir. Anahtar Kelimeler: Fototoksisite, in vitro fototoksisite, 3T3 NRU fototoksisite tesi, dövme boyası, Balb/c 3T3 hücreleri
Yazar
Dr. Elif Gözde Utku Türk
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Elif Gözde Utku Türk (Yüksek Lisans Tezi). Dövme boyalarının fototoksisite potansiyelinin in vitro 3t3 nru fototoksisite test sistemi ile belirlenmesi, 2019, İstanbul University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
İstanbul University tezlerinden daha fazlası
- In the covid 19 pandemic of female employees at a university hospital attitudes and affecting factors in nutrition of 9 months-6 years old children(2022)
- Türkiye'de sağ akımların 27 Mayıs Darbesi'ne dair algısı: 1960-1980(2020)
- La Turquie Gazetesi'nin 1890 yılı haberlerine göre: Osmanlı Devleti'nde iktisadi ve sosyal hayat (Fihrist-çeviri-değerlendirme)(2022)
- Emevîler döneminde toprak rejimi(2022)
- Merkel hücreli karsinomda tanısal ve prognostik belirteçler(2022)
- Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı(2021)