文献

J-GLOBAL ID：202202236307755182   整理番号：22A0550430

ナノ安全データにおける既存ギャップを埋めるために設計した新しい定量的読取-交差ツール【JST・京大機械翻訳】

A novel quantitative read-across tool designed purposefully to fill the existing gaps in nanosafety data

著者 (5件)： Chatterjee Mainak (Drug Theoretics and Cheminformatics Laboratory, Department of Pharmaceutical Technology, Jadavpur University, Kolkata 700032, India. [e-mail] [e-mail]) ,  Banerjee Arkaprava ,  De Priyanka ,  Gajewicz-Skretna Agnieszka ,  Roy Kunal
資料名： Environmental Science: Nano  (Environmental Science: Nano)
巻： 9  号： 1  ページ： 189-203  発行年： 2022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： 現時点に,種々の工学ナノ材料(NM)とナノ粒子(NP)の数は,ナノテクノロジー分野における新しい開発により,安定したペースで増加している。NPのこれらの迅速な使用は,環境および人体へのそれらの侵入を可能にする。これらの材料の小さなサイズと大きな表面積は,生体細胞膜を通過する可能性を強化し,従って,種々の細胞内物質と相互作用する可能性を作り出す。ヒトの健康と環境安全性に対するNPの負の影響は既に確立されている。実験室実験は厄介で倫理的に複雑である。従って,種々の計算技術(例えば,定量的読取-交差予測)は,データギャップ充填とリスク評価,特に利用可能な限られた実験データの観点から非常に重要である。本研究では,構造類似体との類似性(Euclidean距離ベース類似性,Gaussカーネル関数類似性,Laplaceカーネル関数類似性)に基づいて,新しく合成したNPの毒性(一般的に生物活性)を予測するための新しい定量的読取交差方法論を提案した。これらの新しい方法を3つの公表されたナノ毒性データセットに対して成功裏に検証した。予測の品質は,距離閾値,類似性閾値,および最も類似した訓練化合物の数の選択に依存する。本研究では,距離閾値として0.4~0.5,類似性閾値として0.00~0.05,および最も類似した訓練化合物数として2~5を選択した後に,最良の予測を得た。試験セット化合物の毒性予測の後,Q,Q,RMSE_Pのような外部検証計量を計算した。計算した計量値は,提案したアルゴリズムによる生成データの新しい読取交差法と精度の効率性を明確に示した。また,化学類似体の構造情報を与えた後に,未知のNPの毒性を効果的に予測することができる,提案されたアルゴリズムに基づいて,ジャバベースのプログラム(利用可能な)を開発した。したがって,新アルゴリズムおよびプログラムは,データギャップ充填,既存および新しいNPの優先順位付け,およびNPのリスク評価のためのナットシェルに使用できる。Copyright 2022 Royal Society of Chemistry All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  相互作用 ,  *安全性 ,  ナット ,  毒性 ,  細胞 ,  細胞膜 ,  生物活性 ,  リスク評価 ,  ナノテクノロジー ,  ナノ粒子 ,  ナノ材料
準シソーラス用語： 環境安全性 ,  ナノ毒性 ,  ヒトの健康 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 環境問題  (SA01020V) ,  細胞生理一般  (EF02010S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ギャップ ,  設計 ,  定量 ,  読取 ,  交差 ,  ツール