AhR-mediated activities of polycyclic aromatic compound (PAC) mixtures are predictable by the concept of concentration addition
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessments of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are complicated because these compounds exist in the environment as complex mixtures of hundreds of individual PAHs and other related polycyclic aromatic compounds (PACs). In this study, the hypothesis that concentration addition (CA) can be used to predict the aryl hydrocarbon receptor (AhR)-mediated activity of PACs in mixtures containing various combinations of PACs was tested. AhR-mediated activities of 18 mixtures composed of two to 23 PACs, which included PAHs, azaarenes and oxygenated PAHs, were examined by the use of the AhR-based H4IIE-luc bioassay. Since greater AhR-mediated activities have been observed in soils contaminated by PAHs, investigations were done to test whether soil extract matrix or the presence of non-effect PACs might affect responses of the H4IIE-luc bioassay. Our results showed that AhR-mediated activities of mixtures of PACs could be predicted by the use of concentration addition. Additive activities of PACs in multi component mixtures along with the insignificant effect of the soil matrix support the use of concentration addition in mass balance calculations and AhR-based bioassays in risk assessment of environmental samples. However, independent action (IA) could not be used to predict the activity of mixtures of PACs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».