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基于从亚慢性器官毒性推导得出的规则,对一组正在进行啮齿动物癌症生物测定的30种化学物质的致癌性预测。

Carcinogenicity predictions for a group of 30 chemicals undergoing rodent cancer bioassays based on rules derived from subchronic organ toxicities.

作者信息

Lee Y, Buchanan B G, Rosenkranz H S

机构信息

Intelligent Systems Laboratory, University of Pittsburgh, Pennsylvania 15238, USA.

出版信息

Environ Health Perspect. 1996 Oct;104 Suppl 5(Suppl 5):1059-63. doi: 10.1289/ehp.96104s51059.

Abstract

Rodent carcinogenicities for a group of 30 chemicals which form the subject of the Second NIEHS Predictive-Toxicology Evaluation Experiment are predicted based on their subchronic organ toxicities. Predictions are made by rules learned by the rule learning (RL) induction program.

摘要

基于一组30种化学物质的亚慢性器官毒性,预测了它们在啮齿动物中的致癌性,这组化学物质构成了第二次美国国立环境卫生科学研究所预测毒理学评估实验的主题。预测是通过规则学习(RL)归纳程序所学到的规则进行的。

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引用本文的文献

1
Paradigm shift in toxicity testing and modeling.毒性测试和建模中的范式转变。
AAPS J. 2012 Sep;14(3):473-80. doi: 10.1208/s12248-012-9358-1. Epub 2012 Apr 20.
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本文引用的文献

1
Learning rules to predict rodent carcinogenicity of non-genotoxic chemicals.
Mutat Res. 1995 May;328(2):127-49. doi: 10.1016/0027-5107(94)00202-g.

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