Modeling of the Internal Kinetics of Benzo(a)pyrene and 3-Hydroxybenzo(a)pyrene Biomarker from Rat Data
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of 3-hydroxybenzo(a)pyrene (3-OHBaP) in urine has been proposed for the biomonitoring of exposure to benzo(a)pyrene (BaP) in workers. To allow a better understanding of the toxicokinetics of BaP and its key biomarker, a multicompartment model was developed based on rat data previously obtained by this group. According to the model, iv injected BaP is rapidly distributed from blood to tissues (t₁/₂ = 3.65 h), with particular affinity for tissue lipid components and liver and lung proteins. BaP is then rapidly distributed to lungs, where significant tissue uptake occurs, followed by the skin, liver, and adipose tissues. Once in liver, BaP is readily metabolized, and 3-OHBaP is formed with a t₁/₂ of 3.32 h. Lung metabolism of BaP was also accounted for, but its contribution to the whole kinetics was found to be negligible. Once formed, 3-OHBaP is distributed from blood to the various organs almost as fast as the parent compound (t₁/₂ = 2.26 h). In kidneys, 3-OHBaP builds up as a result of the smaller rate of 3-OHBaP urinary excretion (t₁/₂ = 4.52 h) as compared with its transfer rate from blood to kidneys (t₁/₂ = 27.8 min). However, overall clearance of 3-OHBaP from the body is driven by its biliary transfer from liver to the gastrointestinal tract (t₁/₂ = 3.81 h). The model provides a great fit to independent sets of published data on 3-OHBaP urinary excretion time course (χ² = 0.019). This model proves useful in establishing the main biological determinants of the overall kinetics of these compounds.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».