In-silico-Modell zur Vorhersage der Toxizität für Springschwänze
2021
Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS, Mailand, Italien
Die Verschmutzung des Bodens ist eine kritische Herausforderung für die Umwelt. In dieser Arbeit wurden zwei quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehungs-Modelle (quantitative structure activity relationship, QSAR) zur Vorhersage der durch organische Verbindungen induzierten Reproduktionstoxizität für den Springschwanz Folsomia candida entwickelt.
Dafür wurden 28-Tage-NOEC-Daten (No Observed Effect Concentration) verwendet, die aus öffentlich zugänglichen Datenbanken ausgewählt wurden. Es wurde ein Datensatz mit 54 Verbindungen zusammengestellt, darunter Pflanzenschutzmittel, Industriechemikalien, Haushalts- und Kosmetikinhaltsstoffe, Arzneimittel und weitere Substanzen. 80 % der Daten wurden zum Trainieren der Modelle verwendet, während 20 % zur Validierung eingesetzt wurden. Die Modelle wurden unter Verwendung der partiellen Regression der kleinsten Quadrate (PLS) und der Monte-Carlo-Technik mit Open-Source-Werkzeugen entwickelt.
Beide QSAR-Modelle lieferten eine gute Vorhersageleistung und könnten für die ökologische Risikobewertung von Chemikalien für Bodenorganismen dienen.
QSAR models for soil ecotoxicity: Development and validation of models to predict reproductive toxicity of organic chemicals in the collembola Folsomia candida
Diego Baderna
Eingestellt am: 29.02.2024
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304389421022044?via%3Dihub
