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Réseaux Bayésiens Dynamiques : méthodologie pour l’inférence sur les schémas de mode d’Action en Toxicologie
- Publication Year :
- 2018
- Publisher :
- HAL CCSD, 2018.
-
Abstract
- In toxicology, an Adverse Outcome Pathway (AOP) is a conceptual framework that qualitatively describes the existing knowledge on the links between the two anchor points: Mo- lecular Initiating Event (MIE) and Adverse Outcome (AO) at a level of biological organisation relevant for risk assessment. The transformation of an AOP to its quantitative version, qAOP allows to build a powerful risk assessment tool, thanks to its ability to quantitatively predict the AO. This paper presents a new method for modelling qAOP using Dynamic Bayesian Networks (DBN).<br />En toxicologie, un schéma de mode d’action (AOP : Adverse Outcome Pathway) est un cadre conceptuel qui décrit qualitativement les connaissances existantes concernant les liens entre deux points d’ancrage : un événement initiateur moléculaire (MIE : Molecular Initiating Event) et un résultat défavorable (AO : Adverse Outcome) à un niveau d’organisation biolo- gique pertinent pour l’évaluation du risque. La version quantitative d’un AOP, le qAOP, promet d’être un outil puissant pour l’évaluation des risques, grâce notamment à sa capacité de pré- diction. Cet article présente une méthode de modélisation originale de qAOPs par les réseaux bayésiens dynamiques.
- Subjects :
- MCMC METHOD
SCHÉMAS DE MODE D’ACTION EN TOXICOLOGIE (AOP)
[SDV.TOX] Life Sciences [q-bio]/Toxicology
ADVERSE OUTCOME PATHWAY (AOP)
TOXICOLOGY
TOXICOLOGIE
BAYESIAN INFERENCE
MÉTHODE MCMC
LINEAR DYNAMICAL SYSTEMS
DYNAMIC BAYESIAN NETWORKS
RÉSEAUX BAYÉSIENS DYNAMIQUES
INFÉRENCE BAYÉSIENNE
SYSTÈMES DYNAMIQUES LINÉAIRES
Subjects
Details
- Language :
- French
- Database :
- OpenAIRE
- Accession number :
- edsair.od.......166..07be2bfc6a064cafe530177402bf5a30