In toxicological risk assessment the benchmark dose (BMD) is recommended instead of the no-observed-adverse effect-level (NOAEL). Still a simple test procedure to estimate NOAEL is proposed here, explaining its advantages and disadvantages. Versatile applicability is illustrated using four different data examples of selected in vivo toxicity bioassays.


翻译:在毒理学风险评估中,建议采用基准剂量,而不是无观测不良效应水平(NOAEL),但还是建议采用简单的测试程序来估计无观测不良效应水平,解释其利弊。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月4日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
72+阅读 · 2021年1月12日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2018年6月1日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员