MOLECULAR STRUCTURE-BASED PREDICTION OF HUMAN ABDOMINAL SKIN PERMEABILITY COEFFICIENTS FOR SEVERAL ORGANIC COMPOUNDS
Notice bibliographique
Résumé
Mechanistically based predictions of skin permeability coefficients (Kp) derived solely on the basis of molecular structure information of organic compounds have not been reported previously. The objective of the present study was to predict the human abdominal Kp of structurally unrelated organic compounds using a mechanistic equation that takes into account compound-specific and species-specific determinants of Kp and relates the compound-specific determinants directly to molecular structure information. The method consisted of obtaining predictions based on a modified form of the conventional equation used to describe Kp (= P x D/L, where P, D, and L represent the stratum corneum:water partition coefficient, diffusion coefficient, and path length of diffusion). The value of P was predicted from the n-octanol:water partition coefficient (Po:w) computed from molecular structure information as well as the lipid, protein, and water contents in stratum corneum. The value of D was predicted according to the conventional Einstein-Stoke equation using the molar volume (Vmolar) of compounds computed from molecular structure information as well as data on viscosity of the stratum corneum components. Finally, the value of L was estimated in accordance with the characteristics of the diffusion pathways in the stratum corneum (i.e., transcellular and intercellular pathways). The average ratio of predicted Kp to the corresponding mean experimental values obtained from the literature was 1.25 (SD = 0.68, r = .95) for 47 structurally unrelated organic compounds (volatile organics and drugs), which were characterized by the presence of less than 2 hydrogen bonding groups and Vmolar < 231 cm3/mol. The present study is the first initiative that permits prediction of the human Kp of organic compounds by using molecular structure information as the sole chemical-specific input in a mechanistic equation.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».