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J-GLOBAL ID：201702280679290228   整理番号：17A0939276

「現実」(疎)ナノ毒性データに基づく有用な予測読み取り法モデルの開発【Powered by NICT】

Development of valuable predictive read-across models based on “real-life” (sparse) nanotoxicity data

著者 (1件)： Gajewicz A. (Laboratory of Environmental Chemometrics, Faculty of Chemistry, University of Gdansk, Wita Stwosza 63, 80-308 Gdansk, Poland. [e-mail])
資料名： Environmental Science: Nano  (Environmental Science: Nano)
巻： 4  号： 6  ページ： 1389-1403  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2463A  ISSN： 2051-8161  CODEN： ESNNA4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 合成したナノ粒子の急速な成長数だけでなく,ヒトの健康と環境への潜在的な負の影響に関する社会的関心の観点からは,現在のリスク評価データギャップに対処するために緊急に必要である。このように,現実的なデータの必要を満たす充填データギャップのための包括的計算法(例えば,読み取り法)の開発は重要である。本研究では,線形代数(すなわち,one/two点傾斜式)と最も広く使用されている教師なしパターン認識方法の一つ(すなわち,主成分分析)に基づく新しい定量的読み取り法アプローチを提案した。ナノ材料の予備スクリーニング危険度評価のための新しく開発された読み取り法アルゴリズムの適用性と有用性を三文献ナノ毒性データセットを用いて確認した。本研究からの知見は,提案した読み取り手法はナノ毒性データの評価の合理的に正確で統計的に有意な結果を提供することを明確に示した。したがって,この方法はさらなる試験とリスク評価の目的のための現在および将来のナノ粒子の優先順位付けに用いることができる。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： スクリーニング ,  高速度 ,  パターン認識 ,  アルゴリズム ,  主成分分析 ,  *予測 ,  適応性 ,  リスク評価 ,  ナノ材料 ,  ナノ粒子 ,  線形代数
準シソーラス用語： ヒトの健康 ,  *ナノ毒性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 産業衛生,産業災害  (GB05000S) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  無機化合物の毒性一般  (GZ02021E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 現実 ,  ナノ毒性 ,  予測 ,  読み取り ,  モデル ,  開発