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J-GLOBAL ID：201802228075251496   整理番号：18A1129890

モデルと試験をインフォームするための物理化学的性質の迅速実験測定【JST・京大機械翻訳】

Rapid experimental measurements of physicochemical properties to inform models and testing

著者 (14件)： Nicolas Chantel I. (ScitoVation, LLC 6 Davis Drive, Durham, NC 27703, USA) ,  Nicolas Chantel I. (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Nicolas Chantel I. (Oak Ridge Institute for Science and Education, Oak Ridge, TN 37831, USA) ,  Mansouri Kamel (ScitoVation, LLC 6 Davis Drive, Durham, NC 27703, USA) ,  Mansouri Kamel (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Mansouri Kamel (Oak Ridge Institute for Science and Education, Oak Ridge, TN 37831, USA) ,  Phillips Katherine A. (National Exposure Research Laboratory, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Grulke Christopher M. (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Richard Ann M. (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Williams Antony J. (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Rabinowitz James (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Isaacs Kristin K. (National Exposure Research Laboratory, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA) ,  Yau Alice (Southwest Research Institute, San Antonio, TX 78238, USA) ,  Wambaugh John F. (National Center for Computational Toxicology, Office of Research and Development, US EPA, Research Triangle Park, NC 27711, USA)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 636  ページ： 901-909  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 化学物質の構造と物理化学的性質は,それらの潜在的毒性学的影響,毒物速度論,および曝露の経路を決定するために重要である。これらのデータは数千の環境化学物質のリスクを優先するために必要であるが,実験値はしばしば欠けている。物理化学的性質情報におけるデータギャップを効率的に埋める試みにおいて,USEPA ToxCast化学ライブラリーから厳密に選択された200の構造的に多様な化合物に対する新しいデータを作成し,その構造を分散構造探索可能な毒性データベース(DSSTox)内で利用できる。このパイロット研究は,オクタノールの対数を含む5つの物理化学的性質を決定するための迅速な実験法を評価した:水分配係数(log(K_ow)またはlogP),蒸気圧,水溶性,Henry則定数,および酸解離定数(pKa)。ほとんどの化合物に対して,実験は少なくとも1つの特性に対して成功した;log(K_ow)は最大のリターン(176値)をもたらした。77のToxPrint構造特徴は少なくとも1つの測定失敗を伴う化学物質に富んでおり,その特徴が迅速な方法の失敗における役割を果たしている可能性があることを示した。従来の測定法との整合性を測定するために,新しい測定を以前の測定(利用可能な)と比較した。定量的構造-活性/特性相関(QSAR/QSPR)モデルを用いて物理化学的性質情報におけるギャップを埋め込むので,QSPRsの5つのSuitesをそれらの予測能力と化学被覆率または新しい実験測定の適用性領域に対して評価した。これらの特性の正確な測定を行う能力は,2つの方法でより良い曝露予測を容易にする。1)曝露モデルへのこれらの実験測定の直接入力;2)予測された物理化学的値が,実験データの不在下での曝露モデルをパラメータ化するために使用できるので,より広い適用性領域を有するQSPRsの構築。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *物理化学 ,  モデリング ,  データベース ,  予測 ,  毒性 ,  対数 ,  *モデル ,  定量的構造活性相関 ,  速度論 ,  水溶性 ,  蒸気圧 ,  パラメタリゼーション ,  化学物質
準シソーラス用語： pKa ,  *物理化学的性質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 物理化学的性質 ,  環境化学物質 ,  予測モデリング ,  QSAR ,  化学的特徴

分類 (1件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  試験 ,  フォーム ,  物理化学的性質 ,  実験