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Enregistrement W3094629282

Quantitative in vitro-in vivo extrapolation of biotransformation rates for bioaccumulation assessment: Focus on organic sunscreen agents in rainbow trout

2019· dissertation· en· W3094629282 sur OpenAlexfundno aff
L. Saunders

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser UniversityU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésRainbow troutBioaccumulationBiotransformationIn vivoIn vitroChemistryEnvironmental chemistryPharmacologyBiologyFisheryFish <Actinopterygii>BiochemistryBiotechnology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved understanding of chemical biotransformation has been identified as a key requirement for the bioaccumulation assessment of commercial chemicals. In vitro biotransformation assays, in combination with in vitro-in vivo extrapolation (IVIVE) represents one initiative to generate chemical biotransformation rates for use in bioaccumulation modeling efforts. However, rigorous evaluation of the IVIVE approach requires studies with well-matched animals to ensure in vitro tests adequately predict in vivo biotransformation potential. Therefore, the overarching objective of this thesis was to evaluate factors that may influence the extrapolation of hepatic in vitro biotransformation rate constants (kdep) using well-matched studies with rainbow trout. Hydrophobic organic ultraviolet filters (UVFs) 4-methylbenzylidene camphor, 2-ethylhexyl-4-methoxycinnamate (EHMC), and octocrylene (OCT) represented model chemicals in this investigation. The first study showed that measured kdep values for UVFs were highly dependent on the selected assay concentration. Modeled bioconcentration factors (BCF) derived from kdep measured at concentrations well below corresponding Michaelis-Menten constants (KM) were closer to empirical BCFs than those calculated from kdep measured at higher test concentrations. A corresponding in vivo study demonstrated that during standardized dietary exposures that measured UVF concentrations in trout were well below the previously derived KM values This demonstrated that biotransformation pathways in trout operate under first-order conditions and that working at an appropriate concentration range in in vitro assays (i.e., C0 << KM) can be expected to improve estimates of in vivo biotransformation potential. In a final study, an existing IVIVE model was expanded to consider biotransformation in both the intestinal epithelia and liver. For chemicals biotransformed at higher rates by hepatic S9 fractions (e.g., EHMC), the ‘liver only’ IVIVE model was sufficient in estimating whole-body biotransformation rate constants (kMET). For chemicals biotransformed at higher rates in intestinal S9 fractions (i.e., OCT), the inclusion of both hepatic and intestinal activities improved estimates of kMET relative to the in vivo data generated here. The results of this study indicate that current ‘liver only’ IVIVE approaches may underestimate kMET for chemicals that undergo substantial intestinal biotransformation. The presented findings suggest that the future use of quantitative IVIVE methods for bioaccumulation assessment require greater consideration of extrahepatic biotransformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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