A quantitative structure-activity relationship for predicting metabolic biotransformation rates for organic chemicals in fish
Notice bibliographique
Résumé
An evaluated database of whole body in vivo biotransformation rate estimates in fish was used to develop a model for predicting the primary biotransformation half-lives of organic chemicals. The estimated biotransformation rates were converted to half-lives and divided into a model development set (n=421) and an external validation set (n=211) to test the model. The model uses molecular substructures similar to those of other biodegradation models. The biotransformation half-life predictions were calculated based on multiple linear regressions of development set data against counts of 57 molecular substructures, the octanol-water partition coefficient, and molar mass. The coefficient of determination (r2) for the development set was 0.82, the cross-validation (leave-one-out coefficient of determination, q2) was 0.75, and the mean absolute error (MAE) was 0.38 log units (factor of 2.4). Results for the external validation of the model using an independent test set were r2 = 0.73 and MAE = 0.45 log units (factor of 2.8). For the development set, 68 and 95% of the predicted values were within a factor of 3 and a factor of 10 of the expected values, respectively. For the test (or validation) set, 63 and 90% of the predicted values were within a factor of 3 and a factor of 10 of the expected values, respectively. Reasons for discrepancies between model predictions and expected values are discussed and recommendations are made for improving the model. This model can predict biotransformation rate constants from chemical structure for screening level bioaccumulation hazard assessments, exposure and risk assessments, comparisons with other in vivo and in vitro estimates, and as a contribution to testing strategies that reduce animal usage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».