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J-GLOBAL ID：202002251640934737   整理番号：20A0208413

金属の経験的バイオアベイラビリティモデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of Empirical Bioavailability Models for Metals

著者 (7件)： Brix Kevin V. (EcoTox, Miami, Florida, USA) ,  DeForest David K. (Windward Environmental, Seattle, Washington, USA) ,  Tear Lucinda (Windward Environmental, Seattle, Washington, USA) ,  Peijnenburg Willie (RIVM, Bilthoven, The Netherlands) ,  Peters Adam (WCA Environment, Faringdon, Oxfordshire, United Kingdom) ,  Middleton Ellie T. (NiPERA, Durham, North Carolina, USA) ,  Erickson Russ (US Environmental Protection Agency, Duluth, Minnesota)
資料名： Environmental Toxicology and Chemistry  (Environmental Toxicology and Chemistry)
巻： 39  号： 1  ページ： 85-100  発行年： 2020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： 最近,金属バイオアベイラビリティを予測するための経験的モデルの開発と使用に興味があり,水生生物の保護価値を引き出している。しかし,これらのモデルが開発された概念的および統計的アプローチにはかなりの変動がある。本研究において,経験的バイオアベイラビリティモデル開発の事例研究をレビューし,種選択,毒性修正因子(TMF)の同定,及びこれらの因子の適切な環境範囲,種特異的及びプール化バイオアベイラビリティモデルの開発のための既存毒性データセット及び実験計画の利用,及びこれらのモデルを用いた種感受性分布の正規化をレビューした。著者らは,TMFsが利用可能な化学的スペシエーションと毒性データの組み合わせと毒性に対するそれらの関係の統計的評価から同定されることを推奨する。新しい毒性データの実験計画は,TMFに対する非線形応答を検出するために十分にロバストでなければならず,TMF範囲の大きな割合(例えば,90%)を網羅する必要がある。モデル開発は,データ適合を評価するために,視覚プロットと統計技術の両方の厳密な使用を含むべきである。データが可能になると,単純な線形モデル構造を使用し,複数の課税特定モデルを保持するよりもむしろプールモデルを開発することを推奨する。経験的バイオアベイラビリティモデルは機構モデルと比較してしばしば類似の予測能力を有し,望ましい環境管理目標を達成するために金属バイオアベイラビリティに及ぼすTMFの影響を予測するための比較的簡単で透明なツールを提供できると結論した。Environ Toxicol Chem 2019;39:85-100。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *バイオアベイラビリティ ,  正規化 ,  視覚 ,  ロバスト性 ,  事例研究 ,  水生生物 ,  感受性 ,  環境管理 ,  水質基準 ,  スペシエーション ,  実験計画法
準シソーラス用語： 多重線形回帰 ,  予測能力 ,  線形モデル ,  経験モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： バイオアベイラビリティ ,  金属 ,  多重線形回帰 ,  水質基準 ,  モデル

分類 (1件)： 重金属とその化合物一般  (SB05021R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 経験 ,  開発