Toxicokinetics in rats and modeling to support the interpretation of biomonitoring data for rare-earth elements
Notice bibliographique
Résumé
Toxicokinetic models are useful tools to better understand the fate of contaminants in the human body and to establish biological guidance values to interpret biomonitoring data in human populations. This research aimed to develop a biologically-based toxicokinetic model for four rare earth elements (REEs), cerium (Ce), praseodymium (Pr), neodymium (Nd) and yttrium (Y), and to establish biomonitoring equivalents (BE) serving as biological guidance values. The model was constructed using physiological data taken from the literature as well as new experimental kinetic data. These new data indicated that REEs readily disappeared from blood and accumulated mostly in the liver; excretion occurred mainly through feces although a small fraction was eliminated in urine. To properly reproduce the observed kinetics, the model was represented as 19 compartments, which include main tissues and their components (such as retention by macrophages) supplied by blood, as well as routes of excretion. The transfer coefficients between compartments were determined numerically by adjustments to experimental data. Simulations gave good fits to available experimental kinetic data and confirmed that the same model structure is applicable to the four elements. BEs of 0.3 µg/L of Pr and Nd were derived from the provisional RfD of 0.5 mg/kg bw/day established by the U.S. EPA. These BEs can be updated according to new reference dose values (RfD). Overall, the model can contribute to a better understanding of the significance of biological measurements and to the inference of exposure levels; it can also be used for the modeling of other REEs. The BEs will further allow rapid screening of different populations using biological measurements in order to guide risk assessments.
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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) | 0,001 | 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 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 ».