QSAR assessment of aquatic toxicity potential of diverse agrochemicals

数量结构-活动关系 生态毒性 大型水蚤 适用范围 水生毒理学 分配系数 偏最小二乘回归 化学 机器学习 毒性 计算机科学 色谱法 有机化学
作者
Anjali Nath,Probir Kumar Ojha,Kunal Roy
出处
期刊:Sar and Qsar in Environmental Research [Taylor & Francis]
卷期号:34 (11): 923-942 被引量:1
标识
DOI:10.1080/1062936x.2023.2278074
摘要

The fast-increasing number of commercially produced chemicals challenges the experimental ecotoxicity assessment methods, which are costly, time-consuming, and dependent on the sacrifice of animals. In this regard, Quantitative Structure-Property/Activity Relationships (QSPR/QSAR) have led the way in developing ecotoxicity assessment models. In this study, QSAR models have been developed using the pEC50 values of 82 diverse agrochemicals or agro-molecules against a planktonic crustacean Daphnia magna with easily interpretable 2D descriptors. Moreover, a link among octanol-water partition coefficient (KOW), bio-concentration factor (BCF), and critical body residue (CBR) has been addressed, and their imputation for the prediction of the toxicity endpoint (EC50) has been done with an objective of the advanced exploration of several ecotoxicological parameters for toxic chemicals. The developed partial least squares (PLS) models were validated rigorously and proved to be robust, sound, and immensely well-predictive. The final Daphnia toxicity model derived from experimental derived properties along with computed descriptors emerged better in statistical quality and predictivity than those obtained solely from computed descriptors. Additionally, the pEC50 and other important properties (log KOW, log BCF, and log CBR) for a set of external agro-molecules, not employed in model development, were predicted to show the predictive ability of the models.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
1秒前
MQueen完成签到,获得积分10
2秒前
ziyi发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
KK应助小菜鸡采纳,获得10
4秒前
4秒前
wangyue发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
碘伏发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
幸福大白发布了新的文献求助20
8秒前
星辰大海应助机灵的囧采纳,获得10
8秒前
8秒前
yhdeng发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
宋霄完成签到,获得积分10
9秒前
lvzhechen完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
卓卓完成签到,获得积分10
10秒前
在水一方应助橘子撞月球采纳,获得10
10秒前
鲜于之玉完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
月亮完成签到,获得积分10
12秒前
Echo完成签到 ,获得积分10
13秒前
在水一方应助曲光彩采纳,获得10
14秒前
斯文败类应助dayday采纳,获得20
14秒前
lhn发布了新的文献求助10
14秒前
俏皮诺言发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
一期一完成签到,获得积分10
15秒前
朝阳发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
LIKO完成签到,获得积分10
16秒前
xxx发布了新的文献求助10
16秒前
科研通AI6应助cazer_Wang采纳,获得10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
SOFT MATTER SERIES Volume 22 Soft Matter in Foods 1000
Zur lokalen Geoidbestimmung aus terrestrischen Messungen vertikaler Schweregradienten 1000
Storie e culture della televisione 500
Selected research on camelid physiology and nutrition 500
《2023南京市住宿行业发展报告》 500
Food Microbiology - An Introduction (5th Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4884006
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4169458
关于积分的说明 12937412
捐赠科研通 3929714
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2156278
邀请新用户注册赠送积分活动 1174687
关于科研通互助平台的介绍 1079450