Construction of an In Silico Structural Profiling Tool Facilitating Mechanistically Grounded Classification of Aquatic Toxicants
Notice bibliographique
Résumé
The performance of chemical safety assessment within the domain of environmental toxicology is often impeded by a shortfall of appropriate experimental data describing potential hazards across the many compounds in regular industrial use. In silico schemes for assigning aquatic-relevant modes or mechanisms of toxic action to substances, based solely on consideration of chemical structure, have seen widespread employment─including those of Verhaar, Russom, and later Bauer (MechoA). Recently, development of a further system was reported by Sapounidou, which, in common with MechoA, seeks to ground its classifications in understanding and appreciation of molecular initiating events. Until now, this Sapounidou scheme has not seen implementation as a tool for practical screening use. Accordingly, the primary purpose of this study was to create such a resource─in the form of a computational workflow. This exercise was facilitated through the formulation of 183 structural alerts/rules describing molecular features associated with narcosis, chemical reactivity, and specific mechanisms of action. Output was subsequently compared relative to that of the three aforementioned alternative systems to identify strengths and shortcomings as regards coverage of chemical space.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».