Dermal exposure to synthetic musks: Human health risk assessment, mechanism, and control strategy
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic musks (SMs) have been widely used as odor additives in personal care products (PCPs). Dermal exposure to SMs is the main pathway of the accumulation of these chemicals in human kerateins and poses potential health risks. In this study, in silico methods were established to reduce the human health risk of SMs from dermal exposure by investigating the risk mechanisms, designing lower bioaccumulation ability SMs and suggesting proper PCP ingredients using molecular docking, molecular dynamics simulation, and quantitative structure-activity relationship (QSAR) models. The binding energy, a parameter reflecting the binding ability of SMs and human keratin protein (4ZRY), was used as the indicator to assess the human health risk of SMs. According to the mechanism analysis, total energy was found as the most influential molecular structural feature influencing the bioaccumulation ability of a SM, and as one of the main factors influencing the function (i.e., odor sensitivity) of an SM. The 3D-QSAR models were constructed to control the human health risk of SMs by designing lower-risk SMs derivatives. The phantolide (PHAN)- 58 was determined to be the optimum SM derivative with lower bioaccumulation ability (reduced 17.25%) and improved odor sensitivity (increased 7.91%). A further reduction of bioaccumulation ability of PHAN-58 was found when adding proper body wash ingredients (i.e., alkyl ethoxylate sulfate (AES), dimethyloldimethyl (DMDM), EDTA-Na4, ethylene glycol distearate (EGDS), hydroxyethyl cellulose (HEC), lemon yellow and octyl glucose), leading to a significant reduction of the bioaccumulation ability (42.27%) compared with that of PHAN. Results demonstrated that the proposed theoretical mechanism and control strategies could effectively reduce the human health risk of SMs from dermal exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».