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Interactive Metal Mixture Toxicity to Daphnia magna Populations as an Emergent Property in a Dynamic Energy Budget Individual-Based Model
Environmental Toxicology and Chemistry ( IF 4.1 ) Pub Date : 2021-07-27 , DOI: 10.1002/etc.5176 Simon Hansul 1 , Andreas Fettweis 2 , Erik Smolders 2 , Karel De Schamphelaere 1
Environmental Toxicology and Chemistry ( IF 4.1 ) Pub Date : 2021-07-27 , DOI: 10.1002/etc.5176 Simon Hansul 1 , Andreas Fettweis 2 , Erik Smolders 2 , Karel De Schamphelaere 1
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Environmental risk assessment of metal mixtures is challenging due to the large number of possible mixtures and interactions. Mixture toxicity data cannot realistically be generated for all relevant scenarios. Therefore, methods for prediction of mixture toxicity from single-metal toxicity data are needed. We tested how well toxicity of Cu-Ni-Zn mixtures to Daphnia magna populations can be predicted based on the Dynamic Energy Budget theory with an individual-based model (DEB-IBM), assuming non-interactivity of metals on the physiological level. We exposed D. magna populations to Cu, Ni, and Zn and their mixture at a fixed concentration ratio. We calibrated the DEB-IBM with single-metal data and generated blind predictions of mixture toxicity (population size over time), with account for uncertainty. We compared the predictive performance of the DEB-IBM with respect to mixture effects on population density and population growth rates with that of two reference models applied on the population level, independent action and concentration addition. Our inferred physiological modes of action (pMoA) differed from literature-reported pMoAs, raising the question of whether this is a result of different model selection approaches, intraspecific variability, or whether different pMoAs might actually drive toxicity in a population context. Observed mixture effects were concentration- and endpoint-dependent. The independent action was overall more accurate than the concentration addition but concentration addition-predicted effects on population growth rate were slightly better. The DEB-IBM most accurately predicted effects on 6-week density, including antagonistic effects at high concentrations, which emerged from non-interactivity at the physiological level. Mixture effects on initial population growth rate appear to be more difficult to predict. To explain why model accuracy is endpoint-dependent, relationships between individual-level and population-level endpoints should be illuminated. Environ Toxicol Chem 2021;40:3034–3048. © 2021 SETAC
中文翻译:
交互式金属混合物对大型水蚤种群的毒性作为基于个体的动态能量预算模型中的新兴属性
由于大量可能的混合物和相互作用,金属混合物的环境风险评估具有挑战性。对于所有相关情景,实际上无法生成混合物毒性数据。因此,需要从单一金属毒性数据预测混合物毒性的方法。我们测试了 Cu-Ni-Zn 混合物对大型水蚤种群的毒性如何根据动态能量预算理论和基于个体的模型 (DEB-IBM) 进行预测,假设金属在生理水平上不相互作用。我们暴露了 D. magna铜、镍和锌及其混合物以固定的浓度比。我们使用单金属数据校准了 DEB-IBM,并生成了混合物毒性(随时间变化的种群规模)的盲预测,并考虑了不确定性。我们将 DEB-IBM 在对人口密度和人口增长率的混合效应方面的预测性能与应用于人口水平、独立行动和浓度添加的两个参考模型的预测性能进行了比较。我们推断的生理作用模式 (pMoA) 与文献报道的 pMoA 不同,这引发了一个问题,即这是否是不同模型选择方法、种内变异性的结果,或者不同的 pMoA 是否实际上可能在群体环境中引起毒性。观察到的混合物效应是浓度和终点依赖性的。独立作用总体上比浓度添加更准确,但浓度添加对人口增长率的预测效果略好。DEB-IBM 最准确地预测了对 6 周密度的影响,包括高浓度的拮抗作用,这源于生理水平的非交互性。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。包括高浓度的拮抗作用,这是从生理水平的非相互作用中产生的。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。包括高浓度的拮抗作用,这是从生理水平的非相互作用中产生的。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。环境毒物化学2021;40:3034–3048。© 2021 SETAC
更新日期:2021-07-27
中文翻译:
交互式金属混合物对大型水蚤种群的毒性作为基于个体的动态能量预算模型中的新兴属性
由于大量可能的混合物和相互作用,金属混合物的环境风险评估具有挑战性。对于所有相关情景,实际上无法生成混合物毒性数据。因此,需要从单一金属毒性数据预测混合物毒性的方法。我们测试了 Cu-Ni-Zn 混合物对大型水蚤种群的毒性如何根据动态能量预算理论和基于个体的模型 (DEB-IBM) 进行预测,假设金属在生理水平上不相互作用。我们暴露了 D. magna铜、镍和锌及其混合物以固定的浓度比。我们使用单金属数据校准了 DEB-IBM,并生成了混合物毒性(随时间变化的种群规模)的盲预测,并考虑了不确定性。我们将 DEB-IBM 在对人口密度和人口增长率的混合效应方面的预测性能与应用于人口水平、独立行动和浓度添加的两个参考模型的预测性能进行了比较。我们推断的生理作用模式 (pMoA) 与文献报道的 pMoA 不同,这引发了一个问题,即这是否是不同模型选择方法、种内变异性的结果,或者不同的 pMoA 是否实际上可能在群体环境中引起毒性。观察到的混合物效应是浓度和终点依赖性的。独立作用总体上比浓度添加更准确,但浓度添加对人口增长率的预测效果略好。DEB-IBM 最准确地预测了对 6 周密度的影响,包括高浓度的拮抗作用,这源于生理水平的非交互性。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。包括高浓度的拮抗作用,这是从生理水平的非相互作用中产生的。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。包括高浓度的拮抗作用,这是从生理水平的非相互作用中产生的。对初始人口增长率的混合效应似乎更难以预测。为了解释为什么模型准确性取决于端点,应该阐明个体水平和群体水平端点之间的关系。环境毒物化学2021;40:3034–3048。© 2021 SETAC