Guidance for evaluating in vivo fish bioaccumulation data
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the laboratory-derived fish bioconcentration factor (BCF) serves as one of the primary data sources used to assess the potential for a chemical to bioaccumulate. Consequently, fish BCF values serve a central role in decision making and provide the basis for development of quantitative structure-property relationships (QSPRs) used to predict the bioaccumulation potential of untested compounds. However, practical guidance for critically reviewing experimental BCF studies is limited. This lack of transparent guidance hinders improvement in predictive models and can lead to uninformed chemical management decisions. To address this concern, a multiple-stakeholder workshop of experts from government, industry, and academia was convened by the International Life Sciences Institute Health and Environmental Sciences Institute to examine the data availability and quality issues associated with in vivo fish bioconcentration and bioaccumulation data. This paper provides guidance for evaluating key aspects of study design and conduct that must be considered when judging the reliability and adequacy of reported laboratory bioaccumulation data. Key criteria identified for judging study reliability include 1) clear specification of test substance and fish species investigated, 2) analysis of test substance in both fish tissue and exposure medium, 3) no significant adverse effects on exposed test fish, and 4) a reported test BCF that reflects steady-state conditions with unambiguous units. This guidance is then applied to 2 data-rich chemicals (anthracene and 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin) to illustrate the critical need for applying a systematic data quality assessment process. Use of these guidelines will foster development of more accurate QSPR models, improve the performance and reporting of future laboratory studies, and strengthen the technical basis for bioaccumulation assessment in chemicals management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,190 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».