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J-GLOBAL ID:202202248937969014   整理番号:22A0435071

RespiraTox ヒト呼吸刺激物質を予測するためのQSARモデルの開発【JST・京大機械翻訳】

RespiraTox - Development of a QSAR model to predict human respiratory irritants
著者 (7件):
資料名:
巻: 128  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0249A  ISSN: 0273-2300  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)
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呼吸刺激は,化学リスク評価における重要なヒト健康エンドポイントである。呼吸刺激作用の2つの確立された様式,1)感覚ニューロンとの相互作用によって媒介される感覚刺激,2)三叉神経の刺激,および2)直接組織刺激がある。本研究の目的は,ヒト呼吸器刺激物を予測するQSAR法を開発し,呼吸器刺激物の同定のための動物試験への依存を潜在的に減少させることである。化合物は,急性および反復曝露による吸入研究を含む,異なる種類の毒物学的データからの組み合わせ証拠に基づく刺激として分類される。削減されたプロジェクトデータベースは,1997の有機物質,1553がirritiveとして分類され,444が非刺激として分類された。ロジスティック回帰(LR),ランダムフォレスト(RFs),および勾配ブースティングディシジョンツリー(GBT)を含む機械学習手法の比較を示し,GBTsによって最良の分類を得た。LRモデルは0.65の曲線下面積(AUC)をもたらしたが,RFとGBTsの最適性能は0.71のAUCを与えた。応用性ドメインに関する分類と情報に加えて,Webベースツールは,読み渡し目的のための専門家レビューを容易にするために,それらの実験データとともに構造的に類似のアナログのリストを提供する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
その他の感覚  ,  細胞生理一般  ,  有機化合物の毒性  ,  産業衛生,産業災害 

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