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Bioassay evaluation assuming multiple unknown parameteres applying optimal design: Profile on PlumX
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dc.contributor.authorSánchez León, José Guillermoes_ES
dc.contributor.authorPérez Fonseca, Agustínes_ES
dc.contributor.authorOrtiz, Diegoes_ES
dc.date.accessioned2009-03-05es_ES
dc.date.accessioned2009-10-07T11:02:17Z-
dc.date.available2009-10-07T11:02:17Z-
dc.date.issued2008es_ES
dc.identifier.citationSánchez León, J. G., Pérez, A. y Ortíz, D. (2008). Bioassay evaluation assuming multiple unknown parameters applying optimal design. En, "IRPA 12 (Buenos Aires)"es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/19157es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/19157-
dc.descriptionLos bioensayos pueden ser usados para la estimación de incorporación radiactiva en situaciones rutinarias y accidentales. Para evaluar la dosis efectiva se necesita conocer otros parámetros como el AMAD o el de fracción-aborción (fl) en la sangre desde el tracto gastrointestinal. Se aplica la regresión no linear para resolver problemas. Se describe el método para encontrar los mejores momentos donde las mediciones del bioensayo deberían ser tomadas.es_ES
dc.description.abstractBioassays can be used to estimate the intake in accidental and routinely situations. To evaluate the effective dose, apart from the intake, we need to know other parameters such as Activity Median Aerodynamic Diameter (AMAD) or the fraction absorption (f1) in the blood from the GI tract. In an accident situation these parameters are often unknown. The bioassay measurement values can be used to estimate by fitting the parameters unknown. We have applied non linear regression for solving this kind of problem. Furthermore, a method to find the best moments where the bioassay measurements should be taken is described. This method is applied to optimal designs. The goodness of the design will depend on the number of samples and the measurement accuracy. It requires obtaining the analytical solution of the biokinetic model as a function of the parameters to be fitted. Different cases are studied using the computer program BIOKMOD (developed by one of the authors.es_ES
dc.format.extent10 p.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.languageIngléses_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.relation.requiresAdobe Acrobates_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectBioensayoes_ES
dc.subjectDosimetría internaes_ES
dc.subjectDiseño óptimoes_ES
dc.subjectRegresión no lineales_ES
dc.subjectBioassayes_ES
dc.subjectInternal dosimetryes_ES
dc.subjectOptimal designes_ES
dc.subjectNon linear regressiones_ES
dc.titleBioassay evaluation assuming multiple unknown parameteres applying optimal designes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
Appears in Collections:DEHE. Ponencias / Actas del Departamento de Economía e Historia Económica

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