Simulación de la Toxicidad a Largo Plazo hacia el Codorniz Bobwhite () mediante el Método de Monte Carlo
Autores: Iovine, Nadia; Toropova, Alla P.; Toropov, Andrey A.; Roncaglioni, Alessandra; Benfenati, Emilio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Simulación de la Toxicidad a Largo Plazo hacia el Codorniz Bobwhite () mediante el Método de Monte Carlo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Química
Palabras clave
Estudio
Modelos
Noel
Noec
Toxicidad
Pesticidas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, se construyen, evalúan y comparan modelos para NOEL (Nivel de Efecto No Observado) y NOEC (Concentración de Efecto No Observado) relacionados con la toxicidad a largo plazo/reproducción de varios pesticidas orgánicos, con modelos similares propuestos en la literatura. Los datos se han obtenido de la base de datos OpenFoodTox de la EFSA, recopilando solo datos para la codorniz Bobwhite. Se han desarrollado modelos utilizando el programa CORAL-2023, que se puede utilizar para desarrollar relaciones cuantitativas entre estructura-propiedad/actividad (QSPRs/QSARs) y el método de Monte Carlo para la optimización del modelo. El software proporcionó un modelo que puede considerarse útil para la práctica. El coeficiente de determinación de los mejores modelos para el conjunto de validación externa fue de 0.665.
Descripción
En este estudio, se construyen, evalúan y comparan modelos para NOEL (Nivel de Efecto No Observado) y NOEC (Concentración de Efecto No Observado) relacionados con la toxicidad a largo plazo/reproducción de varios pesticidas orgánicos, con modelos similares propuestos en la literatura. Los datos se han obtenido de la base de datos OpenFoodTox de la EFSA, recopilando solo datos para la codorniz Bobwhite. Se han desarrollado modelos utilizando el programa CORAL-2023, que se puede utilizar para desarrollar relaciones cuantitativas entre estructura-propiedad/actividad (QSPRs/QSARs) y el método de Monte Carlo para la optimización del modelo. El software proporcionó un modelo que puede considerarse útil para la práctica. El coeficiente de determinación de los mejores modelos para el conjunto de validación externa fue de 0.665.