Evaluation and modeling of the impact of coexposures to VOC mixtures on urinary biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Urinary biomarkers are widely used among biomonitoring studies because of their ease of collection and nonintrusiveness. Chloroform and TEX (i.e., toluene, ethylbenzene, and m-xylene) are chemicals that are often found together because of common use. Although interactions occurring among TEX are well-known, no information exists on possible kinetic interactions between these chemicals and chloroform at the level of parent compound or urinary biomarkers. OBJECTIVE: The objective of this study was therefore to study the possible interactions between these compounds in human volunteers with special emphasis on the potential impact on urinary biomarkers. MATERIALS AND METHODS: Five male volunteers were exposed by inhalation for 6 h to single, binary, and quaternary mixtures that included chloroform. Exhaled air and blood samples were collected and analyzed for parent compound concentrations. Urinary biomarkers (o-cresol, mandelic, and m-methylhippuric acids) were quantified in urine samples. Published PBPK model for chloroform was used, and a Vmax of 3.4 mg/h/kg was optimized to provide a better fit with blood data. Adapted PBPK models from our previous study were used for parent compounds and urinary biomarkers for TEX. RESULTS: Binary exposures with chloroform resulted in no significant interactions. Experimental data for quaternary mixture exposures were well predicted by PBPK models using published description of competitive inhibition among TEX components. However, no significant interactions were observed at levels used in this study. CONCLUSION: PBPK models for urinary biomarkers proved to be a good tool in quantifying exposure to VOC.
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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) | 0,000 | 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)
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 ».