Contradicción no incorporada en protocolos ambientales sobre monitoreo histórico con biomonitores acuáticos como problema social

Diversos protocolos ambientales solo consideran los estándares de calidad ante los límites de máximos permisibles y la concentración ya sea sobre parámetros o de elementos y en otros protocolos estandarizados utilizando organismos como bioensayos e índices sobre la toxicidad. Sin embargo, los efectos e impactos sucedidos en el tiempo mediante la interacción entre parámetros, concentraciones y organismos resultan complejo el análisis debido a limitaciones con base a programas de seguimiento. El propósito del estudio fue analizar la contradicción no incorporada en protocolos ambientales sobre monitoreo histórico con biomonitores acuáticos como problema social. Cualquier entendimiento de daños causados sobre poblaciones acuáticas debe estar sustentado en señales tempranas de predicción analítica y donde los biomarcadores en biomonitores representan, excelentes instrumentos en la toma de decisiones

Evaluación ecotoxicológica de las aguas del refugio de fauna “San Miguel de Parada” mediante los biomodelos Lactuca sativa L. y Artemia sp. en Santiago de Cuba, Cuba

Durante la germinación y los primeros días de crecimiento de la plántula, ocurren numerosos procesos fisiológicos en los que la presencia de una sustancia tóxica puede interferir alterando la supervivencia y el desarrollo normal del vegetal. Asimismo, los estados larvales de las diferentes especies son más susceptibles a los efectos de la contaminación ambiental. En este estudio se evaluaron los posibles efectos tóxicos de las aguas de cinco puntos críticos ubicados en el Refugio de Fauna San Miguel de Parada de la provincia de Santiago de Cuba, en semillas de lechuga Lactuca sativa L. y larvas de Artemia sp. Luego de realizados los bioensayos se evidenció que en el caso de la lechuga hubo efectos inhibitorios sobre la germinación y el crecimiento radicular, no así en el crecimiento del hipocotilo el cual mostró una estimulación con respecto al control negativo. Fue notorio que en el punto cinco no hubiera germinación debido a la elevada concentración de sales, las cuales debieron imposibilitar el desarrollo de las plántulas de lechuga.En relación al ensayo con Artemia hubo un comportamiento biológico marcado por incremento en la mortalidad en los puntos del uno al cuatro y una supervivencia evidente en el punto cinco dada sus características estuarinas de alta salinidad y la tolerancia de este crustáceo a las mismas.Palabras clave: ecotoxicología, refugio de fauna San Miguel de Parada, biomodelos, Lactuca sativa L., Artemia sp, Santiago de Cuba-Cub

Predicción de la toxicidad ambiental usando herramientas computacionales: predicción de efectos tóxicos de químicos en la germinación de semillas de Lactuca sativa

The main aim of the study was to develop quantitative structure-activity relationship (QSAR) models for the prediction of phytotoxicity effects of chemical compounds on the Lactuca sativa seeds germination. A database of 73 compounds, assayed against L. sativa and Dragon’s molecular descriptors are used to obtain a QSAR model for the prediction of the phytotoxicity. The model is carried out with QSARINS software and validated according to OECD principles. The best model showed good value for the determination coefficient (R2 = 0.917) and others parameters appropriate for fitting (s = 0.256 and RMSEtr = 0.236). The validation results confirmed that the model has good robustness and stability (Q2LOO = 0.874 and Q2LM = 0.875), an excellent predictive power (R2ext = 0.896) and was product of a non-random correlation (R2Y-scr = 0.130 and Q2Y-scr = -0.265). Finally, we can say that this model is a good predictor tool to predict the toxicity over L. sativa of chemical compounds.El objetivo principal del estudio fue desarrollar modelos cuantitativos de relación estructura-actividad (QSAR) para la predicción de los efectos fitotóxicos de compuestos químicos, en la germinación de las semillas de Lactuca sativa. Se utiliza una base de datos de 73 compuestos, ensayados contra L. sativa y los descriptores moleculares del programa Dragon para obtener un modelo QSAR para la predicción de la fitotoxicidad. El modelo se lleva a cabo con el software QSARINS y se valida de acuerdo con los principios de la OCDE. El mejor modelo mostró buen valor para el coeficiente de determinación (R2 = 0.917) y otros parámetros apropiados para el ajuste (s = 0.256 and RMSEtr = 0.236). Los resultados de la validación confirmaron que el modelo tiene una buena robustez y estabilidad (Q2LOO = 0.874 and Q2LMO = 0.875), un excelente poder predictivo (R2cext = 0.896) y que no fue producto de una correlación casual (R2Y-scr = 0.130 and Q2Y-scr = -0.265). Finalmente, podemos decir que el modelo es una buena herramienta de predicción para predecir la toxicidad de compuestos químicos sobre L. sativa.Ciencias Experimentale

Predicción Ambiental de agentes químicos combinando herramientas computacionales y biomodelos ecotoxicológicos

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. &nbsp

Environmental toxicity prediction using computational tools: prediction of potential hazardous effects of chemicals in Lactuca saliva seed germination

The main aim of the study was to develop quantitative structure-activity relationship (QSAR) models for the prediction of phytotoxicity effects of chemical compounds on the Lactuca sativa seeds germination. A database of 73 compounds, assayed against L. sativa and Dragon’s molecular descriptors are used to obtain a QSAR model for the prediction of the phytotoxicity. The model is carried out with QSARINS software and validated according to OECD principles. The best model showed good value for the determination coefficient (R2 = 0.917) and others parameters appropriate for fitting (s = 0.256 and RMSEtr= 0.236). The validation results confirmed that the model has good robustness and stability (Q2LOO = 0.874 and Q2LMO= 0.875), an excellent predictive power (R2ext = 0.896) and was product of a non-random correlation (R2Y-scr = 0.130 and Q2Y-scr = -0.265). Finally, we can say that this model is a good predictor tool to predict the toxicity over L. sativa of chemical compounds.El objetivo principal del estudio fue desarrollar modelos cuantitativos de relación estructura-actividad (QSAR) para la predicción de los efectos fitotóxicos de compuestos químicos, en la germinación de las semillas de Lactuca sativa. Se utiliza una base de datos de 73 compuestos, ensayados contra L. sativa y los descriptores moleculares del programa Dragon para obtener un modelo QSAR para la predicción de la fitotoxicidad. El modelo se lleva a cabo con el software QSARINS y se valida de acuerdo con los principios de la OCDE. El mejor modelo mostró buen valor para el coeficiente de determinación (R2 = 0.917) y otros parámetros apropiados para el ajuste (s = 0.256 and RMSEtr= 0.236). Los resultados de la validación confirmaron que el modelo tiene una buena robustez y estabilidad (Q2 LOO = 0.874 and Q2 LMO= 0.875), un excelente poder predictivo (R2 ext = 0.896) y que no fue producto de una correlación casual (R2 Y-scr = 0.130 and Q2 Y-scr = -0.265). Finalmente, podemos decir que el modelo es una buena herramienta de predicción para predecir la toxicidad de compuestos químicos sobre L. sativa