<i>In Vivo</i> Bioconcentration of 10 Anionic Surfactants in Rainbow Trout Explained by <i>In Vitro</i> Data on Partitioning and S9 Clearance
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Bioconcentration factors (BCFs) in rainbow trout were measured for 10 anionic surfactants with a range of alkyl chain lengths and different polar head groups. The BCFs ranged from 0.04 L kg –1 ww (for C 10 SO 3 ) to 1370 L kg –1 ww (C 16 SO 3 ). There was a strong correlation between the log BCF and log membrane lipid–water distribution ratio ( D MLW, r 2 = 0.96), and biotransformation was identified as the dominant elimination mechanism. The strong positive influence of D MLW on BCF was attributed to two phenomena: (i) increased partitioning from water into the epithelial membrane of the gill, leading to more rapid diffusion across this barrier and more rapid uptake, and (ii) increased sequestration of the surfactant body burden into membranes and other body tissues, resulting in lower freely dissolved concentrations available for biotransformation. Estimated whole-body in vivo biotransformation rate constants k B-BCF are within a factor three of rate constants estimated from S9 in vitro assays for six of the eight test chemicals for which k B-BCF could be determined. A model-based assessment indicated that the hepatic clearance rate of freely dissolved chemicals was similar for the studied surfactants. The dataset will be useful for evaluation of in silico and in vitro methods to assess bioaccumulation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».