A Physiological Pharmacokinetic Model Based on Tissue Lipid Content for Simulating Inhalation Pharmacokinetics of Highly Lipophilic Volatile Organic Chemicals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The highly lipophilic volatile organic chemicals (HLVOCs) are distributed almost uniquely in the neutral lipid fraction of tissues and blood. As suggested by their high n-octanol:water partition coefficient (>1000), their solubility in water fraction of tissues and blood is negligible. Hypothetically, then, the kinetics of HLVOCs can be simulated solely with the consideration of their solubility and distribution in neutral lipid-equivalent (NLE) fractions of the tissues and blood. The objectives of the present study were therefore (i) to develop a physiological pharmacokinetic model based on NLE content of tissues and blood, and (ii) to apply this model framework for simulating the inhalation pharmacokinetics of HLVOCs (i.e., d-limonene, alpha-pinene, and 1,2,4-trimethylbenzene) in humans. The PBPK model developed in this study consisted of tissue compartments that represented only their NLE content. All biological parameters, except alveolar ventilation rate, were expressed on the basis of their NLE content. Tissue:blood partition coefficients were not used since the solubility of HLVOCs in tissue neutral lipids and blood neutral lipids is considered to be the same. The NLE-based physiological pharmacokinetic model was then used to simulate the uptake and disposition kinetics of alpha-pinene, d-limonene, and 1,2,4-trimethylbenzene in humans. The NLE-based model developed in this study represents a novel tool for simulating the lipid concentrations and pharmacokinetics of HLVOCs without the use of tissue:blood partition coefficients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle