Statistical methods for <i>in silico</i> tools used for risk assessment and toxicology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In silico toxicology is one type of toxicity assessment that uses computational methods to visualize, analyze, simulate, and predict the toxicity of chemicals. It is also one of the main steps in drug design. Animal models have been used for a long time for toxicity testing. Animal studies for the type of toxicological information needed are both expensive and time-consuming, and to that, ethical consideration is added. Many different types of in silico methods have been developed to characterize the toxicity of chemical materials and predict their catastrophic consequences to humans and the environment. In light of European legislation such as Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals (REACH) and the Cosmetics Regulation, in silico methods for predicting chemical toxicity have become increasingly important and used extensively worldwide e.g., in the USA, Canada, Japan, and Australia. A popular problem, concerning these methods, is the deficiency of the necessary data for assessing the hazards. REACH has called for increased use of in silico tools for non-testing data as structure-activity relationships, quantitative structure-activity relationships, and read-across. The main objective of the review is to refine the use of in silico tools in a risk assessment context of industrial chemicals.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle