Predicción Ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos

Yuleidis González-Pérez,Yudith González-Diaz, Elizabeth Rodríguez Leblanch, Dayana Marín-Sánchez, Eliecer Prades Escobar, Narvis Cedeño Soularit,Juan Alberto Castillo-Garit

Orange Journal(2022)

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摘要
El creciente desarrollo industrial y urbano ha traído consigo el aumento de la utilización de agentes químicos que afectan tanto la salud humana como la ambiental. Este trabajo tiene como objetivo predecir el potencial ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos. Para ello, se evaluaron seis agentes químicos aplicando modelos matemáticos basados en las relaciones cuantitativas estructura-actividad (QSAR), y con el Ensayo de Toxicidad Aguda con larvas de Artemia sp (fenol, p-nitroanilina, cloroformo, metanol, etanol, y acetona) del laboratorio de Química Analítica del Centro de Toxicología de Santiago de Cuba como ensayo de prueba, siguiendo metodologías estandarizadas a nivel internacional. Se probaron diferentes concentraciones de los agentes químicos según lo reportado en la literatura. Se midió la mortalidad de las larvas luego de 24 horas de exposición única de las concentraciones probadas, con un grupo control negativo y tres réplicas en cada experimento. Para la predicción matemática en la obtención y validación del modelo se utilizaron los softwares DRAGON y QSARINS. Se determinaron las Concentraciones Letales Medias (CL50) predictivas y experimentales. Los valores de concentraciones letales medias determinadas más tóxicas resultaron CL50 = 47,05 mg/L (fenol), y CL50 = 59,01 mg/L (p-nitroanilina). En lo relacionado con la predicción, se obtuvieron para el etanol 3,880y el cloroformo 2,575 en comparación con las esperadas de 4,107 y 2,855 respectivamente, resultando las mejores predichas. Se concluye que los compuestos producen letalidad en el biomodelo empleado, siendo los más tóxicos el fenol y la p-nitroanilina bajo las condiciones controladas de laboratorio, evidenciándose correspondencia con el modelo predictivo obtenido para este bioindicador.
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