Which Molecular Features Affect the Intrinsic Hepatic Clearance Rate of Ionizable Organic Chemicals in Fish?
Notice bibliographique
Résumé
Greater knowledge of biotransformation rates for ionizable organic compounds (IOCs) in fish is required to properly assess the bioaccumulation potential of many environmentally relevant contaminants. In this study, we measured in vitro hepatic clearance rates for 50 IOCs using a pooled batch of liver S9 fractions isolated from rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ). The IOCs included four types of strongly ionized acids (carboxylates, phenolates, sulfonates, and sulfates), three types of strongly ionized bases (primary, secondary, tertiary amines), and a pair of quaternary ammonium compounds (QACs). Included in this test set were several surfactants and a series of beta-blockers. For linear alkyl chain IOC analogues, biotransformation enzymes appeared to act directly on the charged terminal group, with the highest clearance rates for tertiary amines and sulfates and no clearance of QACs. Clearance rates for C 12 –IOCs were higher than those for C 8 –IOC analogues. Several analogue series with multiple alkyl chains, branched alkyl chains, aromatic rings, and nonaromatic rings were evaluated. The likelihood of multiple reaction pathways made it difficult to relate all differences in clearance to specific molecular features the tested IOCs. Future analysis of primary metabolites in the S9 assay is recommended to further elucidate biotransformation pathways for IOCs in fish.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».