Molecular Structure-Based Prediction of the Steady-State Blood Concentrations of Inhaled Organics in Rats
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Notice bibliographique
Résumé
Chronic exposure to volatile organic chemicals (VOCs) in the environment leads to steady-state conditions. The establishment of quantitative relationships between steady-state blood concentrations and molecular structures of VOCs can be potentially useful. The objective of this study was therefore to investigate the relationship between the steady-state arterial blood concentration (Ca(ss)) in the rat and the molecular structures of 19 VOCs belonging to multiple chemical families (alkanes, haloalkanes, haloalkenes, and aromatics). The overall approach consisted of developing quantitative relationships between molecular fragments (CH(3), CH(2), CH, C, C horizontal lineC, H, Cl, benzene ring, and H in benzene ring structure) in alkanes, haloalkanes, haloethylenes, and aromatic hydrocarbons, as well as their Ca(ss) (associated with 1 mu mu mol/L inhalation exposure) according to an additive fragment model. This modeling approach implies that each fragment in the structure of a chemical has an additive and constant contribution to its Ca(ss). A multilinear regression was performed using a commercially available statistical software package, and the results obtained were essentially the contributions associated with each of the nine structural fragments toward Ca(ss) in the rat continuously exposed to 1 mu mu mol/L VOC in the air. The resulting model estimated adequately the Ca(ss) of VOCs initially used in the calibration (estimated/experimental ratio: 1.04 +/- 0.30, mean +/- standard deviation [SD]). This molecular structure vs. Ca(ss) relationship was then evaluated using an external dataset on Ca(ss) for three aliphatic hydrocarbons (octane, 2-methyl octane, and 1-nonene; 100 ppm exposures). The ratio of predicted to experimental Ca(ss) for these chemicals ranged from 0.6 to 1.2. The results of this study suggest that steady-state blood concentrations of inhaled VOCs can be predicted using structure-activity type models.
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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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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