Inhalation and ingestion of Synthetic musks in pregnant women: In silico spontaneous abortion risk evaluation and control
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic musks (SMs) are odor additives commonly used in the personal care products. Their wide existence in the environment and the recently reported adverse impact on the production and activity of progesterone and estrogen have raised pregnancy red flags and even lead to a pregnancy loss. Apart from the suggestion of limiting SM contact and exposure, effective abortion risk control measures for SMs remain to be blank. Facing the above challenges, this study tried to establish a new theoretical circumvention strategy to reduce the abortion risk of SMs to pregnant women by designing the supplementary diet plan and environmentally friendly SMs derivatives using molecular docking and three-dimensional quantitative structure–activity relationship (3D-QSAR) models. According to the supplementary diet plan, the diet combination of vitamin E, vitamin B2, niacin, vitamin A, and vitamin B6 were confirmed to not only provide essential nutrients for human health, but also reduce the abortion risk in pregnant women in daily life. The multi-activity (binding ability of SMs with progesterone-estrogen) 3D-QSAR model was constructed to screen SMs derivatives. The LibDock score, a parameter reflecting the binding ability between SMs’ Derivative-24 with progesterone-estrogen, decreased as much as 137.67% compared with its precursor galaxolide (HHCB). The 3D-QSAR models assisted screening indicated that Derivative-24 had lower environmental impacts (i.e., bioconcentration and mobility) and improved functional properties (odor stability, musky scent, and odor intensity). The integration of the optimum candidate, Derivative-24, with optimum three supplementary diet plans exhibited a much lower abortion risk than HHCB, demonstrating the effectiveness of the proposed theoretical circumvention strategy as a comprehensive abortion risk control measure. It also shed light on the design of new pharmaceutical and personal care products using advanced computing tools.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».