A comparison of model performance for six quantitative structure-activity relationship packages that predict acute toxicity to fish
Notice bibliographique
Résumé
Some regulatory programs rely on quantitative structure-activity relationship (QSAR) models to predict toxic effects to biota. Many currently existing QSAR models can predict the effects of a wide range of substances to biota, particularly aquatic biota. The difficulty for regulatory programs is in choosing the appropriate QSAR model or models for application in their new and existing substances programs. We evaluated model performance of six QSAR modeling packages: Ecological Structure Activity Relationship (ECOSAR), TOPKAT, a Probabilistic Neural Network (PNN), a Computational Neural Network (CNN), the QSAR components of the Assessment Tools for the Evaluation of Risk (ASTER) system, and the Optimized Approach Based on Structural Indices Set (OASIS) system. Using a testing data set of 130 substances that had not been included in the training data sets of the QSAR models under consideration, we compared model predictions for 96-h median lethal concentrations (LC50s) to fathead minnows to the corresponding measured toxicity values available in the AQUIRE database. The testing data set was heavily weighted with neutral organics of low molecular weight and functionality. Many of the testing data set substances also had a nonpolar narcosis mode of action and/or were chlorinated. A variety of statistical measures (correlation coefficient, slope and intercept from a linear regression analysis, mean absolute and squared difference between log prediction and log measured toxicity, and the percentage of predictions within factors of 2, 5, 10, 100, and 1,000 of measured toxicity values) indicated that the PNN model had the best model performance for the full testing data set of 130 substances. The rank order of the remainder of the models depended on the statistical measure employed. TOPKAT also had excellent model performance for substances within its optimum prediction space. Only 37% of the substances in the testing data set, however, fell within this optimum prediction space.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».