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J-GLOBAL ID：201702234987103003   整理番号：17A1438317

混合物毒性モデルを用いた複数の藻類種の予測除草剤混合物の影響【Powered by NICT】

Predicting herbicide mixture effects on multiple algal species using mixture toxicity models

著者 (1件)： Nagai Takashi (Institute for Agro-Environmental Sciences, NARO, Tsukuba, Ibaraki, Japan)
資料名： Environmental Toxicology and Chemistry  (Environmental Toxicology and Chemistry)
巻： 36  号： 10  ページ： 2624-2630  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0978B  ISSN： 0730-7268  CODEN： ETOCDK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 混合物毒性モデル,濃度加算と独立作用の応用,multisubstance潜在的影響割合の計算のための種感受性分布(SSD)への妥当性を室内試験で調べた。5種付着藻類を用いた除草剤混合物の毒性試験を行った。二混合物実験を設計:作用の類似した様式による5種の除草剤の混合物と作用の異なるモードを持つ5除草剤の混合物,濃度加算と独立作用モデルの仮定にそれぞれ対応した。5藻類種に実験的に得られた混合効果は,影響を受けた(>成長速度に及ぼす50%効果)種の画分に変換した。SSDへの直接適用による濃度加算と独立作用モデルの予測能力は,化学物質の作用モードに依存した。すなわち,予測した作用の類似した様式を用いた除草剤の混合物の独立作用モデルよりも濃度加算モデルのための良好であった。とは対照的に,予測した作用の異なるモードを用いた除草剤の混合物についての濃度加成性モデルよりも独立作用モデルのための良好であった。濃度追加モデルと独立作用モデルが単一種効果のと同じ方法でSSDに適用できた。SSDに濃度加算と独立作用モデルの適用を検証するために,本研究は,生態学的リスクの指標としてmultisubstance潜在的影響割合の有用性を支持した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *除草剤 ,  化学物質 ,  加算 ,  毒性試験 ,  加成性 ,  感受性 ,  成長速度 ,  *予測 ,  生態学 ,  屋内試験
準シソーラス用語： 予測能力 ,  付着藻類 ,  *複合毒性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 農薬 ,  種感度分布 ,  混合物毒性 ,  藻類 ,  作用機序

分類 (2件)： 農薬  (SB05030L) ,  植物に対する影響  (EE05030G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 混合物毒性 ,  モデル ,  藻類 ,  予測 ,  除草剤 ,  混合物